[Nouveau Stage Data Impact à Paris] Définition de stratégies d’optimisation locales dans la grande distribution #python #hadoop #machinelearning

Nouveau Stage Data Impact – Définition de stratégies d’optimisation locales dans la grande distribution – Paris 18e

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1. Secteur et entreprise

Le récent et important développement du Drive (50% de croissance annuelle depuis 2011), est innovation française qui connaît un vif succès (+7 millions d’utilisateurs et 3,5 Md€ de CA en 2013) et représente le véritable relais de croissance des enseignes de distribution. 4 000 magasins proposent désormais un service de Drive / Click & Collect (commande en ligne et retrait en magasin) sur le territoire français.
Ainsi, les prix et assortiments de ces magasins sont disponibles quotidiennement en ligne, soit au global 50 millions d’informations quotidiennement pour la première fois.

Data Impact est une startup spécialisée dans la récolte et le traitement de données massives dans le secteur alimentaire. L’entreprise est notamment spécialisée dans la mise en place d’outil de business intelligence pour les professionnels du secteur alimentaire. Data Impact collabore avec les leaders du secteur alimentaire.

2. Sujet du stage

La forte compétition entre les enseignes sur le secteur alimentaire crée une pression importante sur les prix et sur les fournisseurs.
Les stratégies de prix sont aujourd’hui très localisées et varient d’une enseigne à l’autre voire en fonction du type de produits.

• L’objectif du stage est d’analyser l’historique de données sur une année afin d’identifier les principaux mécanismes de fixation des prix :
– Identifier les market leader et clusteriser les magasins
– Analyser les mécanismes et paramètres de fixation de prix
– Estimer les prix futurs des produits et les tendances
– Mettre en place des algorithmes de machine learning afin d’améliorer les estimations.

• L’identification du market leader et la clusterisation des magasins concentrera l’essentiel des aspects théoriques du stage.
On l’abordera par :
– une modélisation de causalité au sens de Granger (Voir Comte-Renault, 1995)
– une approche spectrale des matrices de covariance (voir Robert-Rosenbaum, JMA, 2010).

3. Profil recherché

Nous sommes à la recherche d’un profil ingénieur ou master en mathématiques de l’aléatoire (probastat-économétrie) avec de fortes compétences en informatique et une orientation dans le traitement de données massives.

– Langages utilisés sont : C++, Python,…
– Base de données : MongoDB, Hadoop,R..
– Autres : SAS,…

4. Le poste

Type : stage
Durée : 6 mois
Début : ASAP
Rémunération : selon profil

Merci d’adresser vos CV, lettre de motivation et disponibilité à M. Yacine Terki, co-fondateur de Data Impact, en cliquant sur ce lien rh-di@bigdatafr.com


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