Reference code: JR135796
Richemont vereint einige der weltweit führenden Maisons für Luxusartikel mit besonderer Expertise in der Fertigung von Schmuck, exklusiven Uhren und Premium-Accessoires. Jedes Maison steht für eine eigene stolze Tradition des Stils, der Qualität und des Handwerks, und Richemont hat sich zur Aufgabe gemacht, das einzigartige Erbe und die Identität jedes einzelnen Maison zu bewahren. Gleichzeitig verpflichten wir uns in einem kontinuierlichen kreativen Schöpfungsprozess der Innovation sowie der Entwicklung neuer Produkte auf Grundlage der besonderen Werte unserer Maisons.
L'équipe Advanced Modeling & Analytics recherche un stagiaire en Data Science au sein de la holding du groupe Richemont (Cartier, Montblanc, Chloé, Jaeger LeCoultre...) à partir du 11 Janvier 2027, pour une durée de 6 mois et situé à Paris (8ième arrondissement).
L’équipe Advanced Modeling & Analytics est rattachée au département Marketing du groupe Richemont et a pour vocation de développer des algorithmes d’IA et de fournir des analyses pour répondre aux différents besoins des maisons dans le développement de leur stratégie Client.
Vous ferez partie de la fonction marketing du groupe Richemont et travaillerez en étroite collaboration avec toutes les maisons et les départements du Groupe.
Votre mission sera de fournir des analyses clients et de construire des modèles statistiques pour répondre aux questions de nos clients internes et aux besoins du Groupe.
Vous intégrerez une équipe dynamique, tournée vers l'avenir et expérimentée : un véritable vivier de talents pour le groupe. Cette expérience vous donnera l'opportunité d'approfondir votre connaissance des cas d'utilisation de la donnée client dans l'industrie du luxe.
Vos missions :
- Mise en production d’un nouvel algorithme de recommandations de produits : déployer et adapter sur l’ensemble des Maisons un nouvel algorithme utilisant deux réseaux de neurones imbriqués
- Amélioration des algorithmes de scoring : rajout et test de nouvelles features, amélioration du feature engineering, utilisation des bonnes pratiques de MLOps sur Vertex AI (Model Registry, Features Store)
- Développement de projets exploratoires autour de la GenAI et de la Causalité : étude de l’impact d’une communication sur le réachat, automatisation de la classification et du traitement de verbatims client
- Sujets en Analytics : étude sur les comportements d’achats et les parcours clients
Le stage présente un équilibre intéressant entre problématiques Business, et véritables questions de Machine Learning. Vous monterez également en compétences en MLOps et Cloud.
Localisation : Paris, France
Duration : 6 months
