Stage Bras droit du CEO

Check & Visit; Rennes; Sur place; EUR 8 900 - 18 000; Plein temps

Résumé du poste

Check & Visit recherche un stagiaire Data & IA pour construire des tableaux de bord et automatiser le parcours commercial, afin de transformer les données immobilières en décisions opérationnelles.

Vous travaillerez avec les équipes produit et tech, passerez du temps sur le terrain avec les experts, et utiliserez SQL/Python et Metabase pour délivrer des outils fiables. Master 1 ou 2 requis, période d'immersion et collaboration étroite avec les équipes.

Qualifications

• Master 1 ou 2, école de commerce/ingénieurs ou équivalent.
• À l'aise avec les données: SQL, Python ou tableur avancé.
• Capacité à écrire une note de synthèse claire et concise.
• Envie d'aller sur le terrain et de travailler avec IA générative.
• Autonomie et fiabilité sans supervision.
• Bon niveau de rigueur et curiosité.

Responsabilités

• Concevoir et suivre des tableaux de bord pour aider à la décision.
• Automatiser le parcours commercial et générer des devis/contrats.
• Proposer des parcours d'onboarding automatisés et mesurer les gains.
• Construire des agents IA et automatiser les workflows.
• Travailler avec les clients et sur le terrain.

Connaissances

SQL

Python

Tableur avancé

Autonomie

Rigueur

Formation

Master 1 ou 2

Outils

Metabase

Description du poste

Notre vision, et pourquoi ce stage existe

Devenir la référence de la donnée immobilière

Investir dans un bien, gérer un logement, piloter un immeuble, l'assurer, le

rénover, le céder : derrière chacune de ces décisions il y a un risque à évaluer

et un arbitrage à rendre. Acheter ou vendre. Louer ou remettre en état.

Indemniser ou expertiser. Provisionner ou attendre.

Elles se prennent avec des informations partielles, vieillies, éparpillées entre

dossiers papier, photos sans contexte et fichiers que personne ne partage.

Gestionnaire, bailleur, syndic, assureur, énergéticien : chacun arbitre à l'aveugle

sur des sommes considérables. Nous ne croyons pas que ce soit une fatalité.

Notre métier consiste à aller chercher la donnée là où elle existe réellement —

sur le terrain, dans le bien — puis à la transformer en décision. Un réseau

d'experts présents dans plus de 3 000 codes postaux pour la collecter.

Inspacer, notre technologie de numérisation 3D par IA, pour capturer un bien

tel qu'il est et non tel qu'on le décrit. Notre plateforme pour lire, qualifier et

structurer ce qui a été capté. Et, au bout de la chaîne, le livrable dont le client a

besoin pour arbitrer.

Notre ambition est d'en devenir la référence : un socle commun où chaque

bien a une histoire lisible — son état, ses évolutions, ses risques. Une donnée qui

ne dort pas dans un dossier mais s'enrichit à chaque passage, se compare

dans le temps et entre actifs, et finit par rendre l'arbitrage évident.

Cette ambition va au-delà de l'immobilier : nous voulons devenir l'OS qui

capture la donnée du réel et la structure, et nous commençons par

l'immobilier. Plus de la moitié de nos effectifs travaille dans les équipes tech,

produit et R&D, quatre brevets sont en cours de dépôt, et la technologie que

nous avons construite n'a pas d'équivalent sur le marché.

De meilleures décisions avec des données de qualité. Ce n'est pas une

signature marketing, c'est le programme de travail.

Notre avantage : nous tenons les deux bouts de la chaîne.

C'est le point à comprendre avant de candidater, parce que c'est lui qui rend

ce stage intéressant.

Beaucoup d'acteurs tiennent un bout. Des applications de visite et de capture.

Des cabinets qui produisent des diagnostics. Des éditeurs de logiciels de

gestion. Presque personne ne tient les deux : la collecte physique de la donnée,

à l'échelle et partout en France, et sa transformation en livrable qui vaut de

l'argent pour le client.

En amont, le terrain. Nos experts captent le bien avec Inspacer. La donnée

arrive structurée dans notre plateforme, et non sous forme de photos et de

commentaires libres que quelqu'un devra réinterpréter.

En aval, la post-production — et c'est là que se crée la valeur. À partir d'une

seule et même capture, nous produisons :

• des chiffrages de remise en état, après un sinistre ou une fin de location ;
• des chiffrages de travaux détaillés, métré par métré ;
• des analyses de risque pour les courtiers et les assureurs ;
• des plans stratégiques de patrimoine pour les bailleurs et les investisseurs.

Un seul passage sur le terrain sert donc plusieurs décisions, et chaque nouveau

livrable que nous savons produire s'appuie sur une donnée déjà collectée. Un

concurrent qui n'a que l'application n'a pas la donnée. Un concurrent qui n'a

que le réseau vend des rapports. Nous vendons des arbitrages instruits.

Le poste

À propos de Check & Visit

Notre vision, et pourquoi ce stage existe

Devenir la référence de la donnée immobilière

Investir dans un bien, gérer un logement, piloter un immeuble, l'assurer, le

rénover, le céder : derrière chacune de ces décisions il y a un risque à évaluer

et un arbitrage à rendre. Acheter ou vendre. Louer ou remettre en état.

Indemniser ou expertiser. Provisionner ou attendre.

Elles se prennent avec des informations partielles, vieillies, éparpillées entre

dossiers papier, photos sans contexte et fichiers que personne ne partage.

Gestionnaire, bailleur, syndic, assureur, énergéticien : chacun arbitre à l'aveugle

sur des sommes considérables. Nous ne croyons pas que ce soit une fatalité.

Notre métier consiste à aller chercher la donnée là où elle existe réellement —

sur le terrain, dans le bien — puis à la transformer en décision. Un réseau

d'experts présents dans plus de 3 000 codes postaux pour la collecter.

Inspacer, notre technologie de numérisation 3D par IA, pour capturer un bien

tel qu'il est et non tel qu'on le décrit. Notre plateforme pour lire, qualifier et

structurer ce qui a été capté. Et, au bout de la chaîne, le livrable dont le client a

besoin pour arbitrer.

Notre ambition est d'en devenir la référence : un socle commun où chaque

bien a une histoire lisible — son état, ses évolutions, ses risques. Une donnée qui

ne dort pas dans un dossier mais s'enrichit à chaque passage, se compare

dans le temps et entre actifs, et finit par rendre l'arbitrage évident.

Cette ambition va au-delà de l'immobilier : nous voulons devenir l'OS qui

capture la donnée du réel et la structure, et nous commençons par

l'immobilier. Plus de la moitié de nos effectifs travaille dans les équipes tech,

produit et R&D, quatre brevets sont en cours de dépôt, et la technologie que

nous avons construite n'a pas d'équivalent sur le marché.

De meilleures décisions avec des données de qualité. Ce n'est pas une

signature marketing, c'est le programme de travail.

Notre avantage : nous tenons les deux bouts de la chaîne.

C'est le point à comprendre avant de candidater, parce que c'est lui qui rend

ce stage intéressant.

Beaucoup d'acteurs tiennent un bout. Des applications de visite et de capture.

Des cabinets qui produisent des diagnostics. Des éditeurs de logiciels de

gestion. Presque personne ne tient les deux : la collecte physique de la donnée,

à l'échelle et partout en France, et sa transformation en livrable qui vaut de

l'argent pour le client.

En amont, le terrain. Nos experts captent le bien avec Inspacer. La donnée

arrive structurée dans notre plateforme, et non sous forme de photos et de

commentaires libres que quelqu'un devra réinterpréter.

En aval, la post-production — et c'est là que se crée la valeur. À partir d'une

seule et même capture, nous produisons :

• des chiffrages de remise en état, après un sinistre ou une fin de location ;
• des chiffrages de travaux détaillés, métré par métré ;
• des analyses de risque pour les courtiers et les assureurs ;
• des plans stratégiques de patrimoine pour les bailleurs et les investisseurs.

Un seul passage sur le terrain sert donc plusieurs décisions, et chaque nouveau

livrable que nous savons produire s'appuie sur une donnée déjà collectée. Un

concurrent qui n'a que l'application n'a pas la donnée. Un concurrent qui n'a

que le réseau vend des rapports. Nous vendons des arbitrages instruits.

Le poste

Nous recrutons le bras droit de Thibault Le Treut, CEO et cofondateur, pour

construire cette machine : des décisions prises sur des chiffres plutôt qu'à

l'instinct, et des agents IA au service des équipes comme des clients. Vous

ne produirez pas des recommandations, vous livrerez des outils utilisés.

Vos missions, si vous les acceptez

En lien direct avec le CEO, quatre chantiers qui tiennent ensemble : ce que vous

rendez mesurable détermine ce que vous pourrez automatiser, et ce que vous

automatisez libère le temps qui fait grandir les comptes. C'est le sujet sur

lequel vous serez jugé, et celui dont vous pourrez parler pendant les dix ans qui

suivent.

1. Des tableaux de bord qui font décider

Nous ne manquons pas de données, nous manquons de restitution. Vous allez

rendre le cycle client lisible, puis en tirer les décisions.

• Co-construire les tableaux de bord avec ceux qui décident. Les équipes
• d'abord, nos clients ensuite. Vous partez de la décision à prendre, pas de la
• donnée disponible — c'est ce qui distingue un tableau de bord consulté
• chaque semaine d'un rapport que personne n'ouvre.
• Aller chercher la donnée vous-même. De la requête SQL dans Metabase
• au tableau de bord partagé, en passant par la fiabilisation de ce qui
• l'alimente : définitions communes, champs obligatoires, hygiène des
• enregistrements.
• Utiliser l'IA pour analyser, pas seulement pour afficher. Expliquer un écart
• plutôt que le constater, détecter les signaux faibles, résumer ce qui mérite
• un arbitrage cette semaine.
• Créer les déclencheurs qui font agir. Un indicateur ne sert à rien s'il ne
• déclenche rien : alerte sur une affaire qui décroche, sur un onboarding qui
• traîne, sur un compte qui s'érode.

2. Automatiser le parcours de vente de bout en bout

Chaque heure rendue à un commercial est une heure passée devant un client.

C'est le chantier le plus artisanal de la chaîne commerciale.

• Mesurer avant de toucher. Combien de temps par affaire, à quelles
• étapes, où sont les ressaisies et les ruptures entre outils. On mesure
• d'abord, on propose ensuite.
• Automatiser par l'IA ce qui peut l'être. Qualification des demandes
• entrantes, préparation des dossiers de prospection, génération des devis et
• des contrats, mise à jour du CRM après chaque échange, relances.
• Concevoir des parcours de souscription et d'onboarding automatisés et
• personnalisés. Un nouveau client doit pouvoir démarrer sans qu'une
• personne pilote chaque étape à la main — et arriver plus vite à son volume
• nominal.
• Mesurer sans complaisance. Temps par affaire, taux de reprise humaine,
• part réellement automatisée, délai jusqu'à la première mission. Un gain
• qu'on ne sait pas mesurer n'existe pas.

3. Faire grandir la valeur de chaque client

Nos clients achètent aujourd'hui une prestation ; ils pourraient acheter

plusieurs livrables issus de la même capture. Ce chantier consiste à rendre

cette expansion systématique plutôt qu'opportuniste.

• Comprendre par la donnée ce qui fait grandir un compte. Usages,
• saisonnalité, mix de prestations, qualité de service perçue, signaux
• d'érosion.
• Construire des agents IA spécialisés au service des comptes. Suivi post-
• signature, détection des comptes à risque, recommandations d'usage,
• restitution automatique de la valeur créée.
• Transformer ces signaux en actions. Le bon message, au bon
• interlocuteur, au bon moment — puis en mesurer l'effet sur la valeur de vie
• client.
• Contribuer à ouvrir le livrable suivant. Analyse de risque pour un courtier,
• plan stratégique de patrimoine pour un investisseur : que manque-t-il
• dans la donnée que nous captons déjà pour les vendre à l'échelle ? Cette
• question vaut plusieurs millions d'euros de marché et personne chez nous
• n'a le temps de s'y asseoir sérieusement.

4. Des outils IA à forte valeur pour les équipes commerciales

• Partir de leur quotidien. Identifier ce qui leur coûte des heures chaque
• semaine, puis leur livrer des outils qui le leur rendent.
• Construire ces outils. Préparation de rendez-vous, veille sur un compte,
• argumentaires personnalisés par vertical, comptes rendus et suivis
• automatiques.
• Assurer l'adoption. Former, documenter, accompagner les premières
• semaines. Un outil que personne n'utilise ne compte pas.

Et selon vos forces

Vous pourrez aussi prendre en charge des sujets d'intelligence de marché sur

nos verticales, ou la préparation des comités de direction et des points

investisseurs.

Les trois premières semaines sont une immersion : plusieurs jours de terrain

avec nos experts, plusieurs jours avec les équipes commerciales et le service

client. Nous resserrons le périmètre avec vous à l'issue de cette période.

Profil recherché

• Master 1 ou 2 : école de commerce, école d'ingénieurs, IEP ou parcours
• équivalent. Le diplôme compte moins que la clarté de raisonnement.
• Vous êtes à l'aise avec les données. SQL, Python ou tableur avancé : vous
• savez aller chercher une donnée, la recouper, et repérer quand un chiffre
• ne veut rien dire. Sens de la mesure et du contre-exemple.
• Vous écrivez bien et court. Une note de synthèse est un livrable, pas une
• corvée.
• Vous utilisez déjà l'IA générative au quotidien et voulez apprendre à
• construire des automatisations fiables, pas des démonstrations.
• Autonomie et fiabilité : on vous confiera des sujets sans mode d'emploi, et
• des informations confidentielles.
• Envie d'aller sur le terrain : vous accompagnerez des experts en mission.
• On ne comprend pas la donnée immobilière depuis un tableur.

Ce qui n'est pas exigé

Aucune expérience préalable dans l'immobilier, l'assurance ou la logistique.

Vous n'avez pas besoin d'être développeur, mais vous devez être capable

d'écrire une requête, de lire un script et de manipuler une API. Nous cherchons

de la rigueur, de la curiosité et de l'énergie ; le métier s'apprend vite.

Modalités et processus de recrutement

Le processus — trois étapes, deux semaines

1. Un premier échange de 30 minutes pour comprendre votre parcours et

répondre à vos questions.

2. Un entretien approfondi avec le CEO sur vos motivations et votre

manière de travailler.

3. Un cas pratique court, à préparer chez vous puis à débattre avec nous —

représentatif d'un vrai sujet opérationnel en cours.

Puis, avant votre décision, une demi-journée d'observation : une tournée avec

un expert le matin, les équipes commerciales l'après-midi. Vous saurez exactement ce

que vous rejoignez.

Nous nous engageons à donner une réponse claire à chaque étape, sous cinq

jours ouvrés.

Dites-nous surtout quelle décision, dans une expérience passée, vous avez

• rendue plus facile à prendre grâce à une donnée que vous êtes allé chercher.