Offre de stage – Data Science & Modélisation prédictive

R�cr�a; Saint-Contest; Hybride; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Un acteur de référence dans la gestion d’équipements publics de sport et loisirs propose un stage captivant en data science. Ce stage vous permettra de développer des modèles de prévision et d'analyser des données massives pour impacter directement les décisions d'investissement public. Vous intégrerez une équipe agile et pluridisciplinaire, où votre autonomie et vos compétences en machine learning et statistiques seront mises à profit. Ce projet concret vous offre une occasion unique de contribuer à des enjeux d'intérêt général tout en développant vos compétences dans un environnement stimulant.

Prestations

Gratification légale

Transports

Tickets restaurant

Qualifications

• Solide bagage en économétrie et statistiques appliquées.
• Maîtrise de Python et intérêt pour l'exploration de données.

Responsabilités

• Développer un modèle de prévision de fréquentation et rentabilité.
• Construire un outil pédagogique d'aide à la décision.

Connaissances

Machine Learning

Statistiques Appliquées

Modélisation Prédictive

Python

Exploration de Données

Formation

Étudiant en M1 ou M2 à l'ENSAE

Outils

Pandas

Scikit-learn

Prophet

Description du poste

Référence : Offre de stage - Data Science & Modélisation prédictive

Offre de stage – Data Science & Modélisation prédictive

Description du poste

Récréa est un acteur de référence dans la gestion d’équipements publics de sport et loisirs (centres aquatiques, patinoires, complexes sportifs).

Nous accompagnons plus de 150 collectivités en France dans la conception, l’exploitation et l’amélioration continue de leurs équipements, avec une ambition forte : réconcilier performance économique, impact social et intérêt général.

Nous lançons une initiative stratégique en data science pour transformer la manière dont nous analysons, modélisons et valorisons nos projets dans les marchés publics.

Vous intégrerez notre équipe Développement & Marchés Publics pour :

• Développer un modèle de prévision fréquentation / rentabilité d’équipements publics à partir de jeux de données massifs
• Mobiliser des compétences en statistiques appliquées, machine learning (Prophet, régression, XGBoost…) et traitement de données
• Exploiter des sources multiples : open data (INSEE, INJEP, météo, mobilité, équipements sportifs), données internes, flux territoriaux
• Construire un outil pédagogique d’aide à la décision à destination des collectivités (simulateur en Python ou interface low-code)

Ce que vous vous apprêtez à vivre :

• Un projet IA ancré dans le réel, avec impact direct sur les appels d’offres et les investissements publics
• Un environnement agile, pluridisciplinaire, à taille humaine
• Des interlocuteurs de haut niveau (direction, ingénierie, économie de la construction…)
• Une autonomie forte dans la construction du modèle, et la possibilité de laisser une empreinte durable

Le but : fournir une analyse quantitative robuste pour aider les territoires à faire les meilleurs choix d’investissement en sport et loisirs.

Informations complémentaires :

· Stage de césure ou de fin d’études

· 4 à 6 mois – dès avril 2025 (flexible)

· Localisation : Paris (8e) / Caen / Télétravail possible

· Gratification légale + transports + tickets resto

· Encadrement : Matthieu Fardel – Directeur du développement

· Possibilité de poursuite en mission / projet de fin d’études

Profil recherché

• Étudiant·e en M1 ou M2 à l’ENSAE (stage de césure ou de fin d’études)
• Solide bagage en économétrie, statistiques appliquées, modélisation prédictive, machine learning
• Maîtrise de Python (Pandas, Scikit-learn, Prophet…) et intérêt pour l’exploration de données
• Sensibilité aux enjeux de politiques publiques, d’économie territoriale et d’impact social
• Goût pour les projets concrets, l’autonomie, et l’utilité réelle des modèles