Depuis notre création en 1996, toutes nos collaboratrices et tous nos collaborateurs ont la même ambition : être l'opérateur qui met le numérique au service des relations humaines.
Nous innovons au service de technologies qui font grandir les amitiés, les liens de famille, les histoires d'amour, les engagements solidaires, les projets collectifs.
Nous avons créé le premier forfait illimité, nous avons lancé l'internet mobile.
Chaque jour, nous redoublons d'efforts pour fournir un réseau encore plus puissant et étendu pour connecter tous les territoires.
Nous sommes 10 500 artisans des liens humains, passionnés, au service de 28 millions de personnes partout en France.
Nous sommes 10 500 engagés pour l'inclusion, tous différents : par notre parcours, notre métier, nos idées.
Alors si pour vous mettre le numérique au service des relations humaines est un métier, on est fait pour être ensemble. Data Scientist - Meudon 92360 - À partir de janvier 2026
Si dans votre métier vous aimez allier rigueur scientifique et impact concret, on est fait pour être ensemble.
Ce que l'on vous propose :
Chez Bouygues Telecom, le #OnEstFaitPourÊtreEnsemble est une réalité du quotidien : notre mission est d'accompagner nos clients, nos collaborateurs et nos partenaires dans un monde toujours plus connecté, en leur offrant des solutions innovantes et humaines.
En tant que stagiaire Data Scientist F/H, vous rejoignez le Pôle Big Data au sein de la Direction Stratégie Développement et Communication, composé de 6 Data Scientists, 2 Chefs de projets et 1 Responsable de pôle.
Vous intégrerez une équipe dynamique et bienveillante, et contribuerez à des projets transverses à fort enjeu, notamment autour de la réduction proactive de l'impayer client mobile.
Ce que vous ferez au quotidien :
Vous serez au coeur de la démarche Data Science en prenant en main un outil de prédiction de l'impayé déjà déployé en production.
Vos missions seront les suivantes :
Prendre en main le flow complet : de l'entraînement à l'inférence ;
Auditer et refondre le feature engineering pour optimiser les variables d'entrée ;
Challenger les modèles d'apprentissage existants en testant de nouvelles approches ;
Optimiser les performances globales de l'outil pour maximiser son impact opérationnel.
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