L'ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l'innovation d'Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l'humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l'écosystème digital mondial.
Nous formons les expertes et les experts des technologies d'aujourd'hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l'innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d'une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité...), les femmes et les hommes de Innovation sont à l'écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d'Orange un opérateur multiservices de confiance.
Au sein d'IT Services, la Digital Cloud Services en particulier la Digital Intelligence Factory traite d'automatisation, identité, solutions data. Composée d'une vingtaine de permanents, accueillant 4 doctorants, PROF est une équipe orientée analyse de données, machine learning et intelligence artificielle, conjuguant travaux de recherche et mise en oeuvre applicative.
Les membres de l'équipe sont basés à Lannion (majoritairement) et Paris.
Dans le cadre de ses stratégies d'optimisation des actions auprès de ses clients, telles que l'amélioration de la qualité de service, la détection de fraude ou les campagnes commerciales, il est essentiel pour Orange de comprendre comment les effets de ces actions ("uplift") varient en fonction des caractéristiques des clients et de leur groupe d'appartenance.
Par exemple, pour un opérateur télécom, la mise en place simultanée de deux actions, comme l'amélioration du réseau et une offre promotionnelle, peut mieux résoudre un problème de satisfaction client que la réalisation d'une seule de ces actions.
L'objectif principal de ce stage est d'analyser l'effet d'interaction additive entre différentes actions de traitement et les caractéristiques clients, afin d'identifier si certains groupes de clients présentent une réponse supérieure lorsque plusieurs traitements sont combinés, par rapport à la somme des effets individuels de chaque traitement.\n\n. Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur, de master en IA/Data Science.
. Une expérience pratique en programmation Python
. Rigueur dans l'établissement du plan d'expériences et dans le développement afin de permettre de reproduire les résultats d'expérience
. Curiosité, autonomie, esprit de recherche, capacité à vulgariser.
. Une bonne capacité d'analyse, de synthèse et de communication pour rédiger des rapports techniques et des recommandations.
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