Richemont, l’un des leaders mondiaux dans le secteur du luxe, possède différentes Maisons spécialisées dans la joaillerie, l’horlogerie et les accessoires haut de gamme. Chaque Maison incarne fièrement une tradition de style, de qualité et d’artisanat, et Richemont s’efforce de préserver l’héritage et l’identité propres à chacune d’elles. Dans le même temps, nous nous engageons à innover et à concevoir de nouveaux produits en accord avec les valeurs de nos Maisons, à travers un processus de créativité permanente.
L'équipe Advanced Modeling & Analytics recherche un(e) stagiaire en Data Science au sein de la holding du groupe Richemont (Cartier, Montblanc, Chloé, Jaeger LeCoultre...) à partir du 15 juillet 2025, pour une durée de 6 mois et situé à Paris (8ème 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.
Voici les différents projets sur lesquels nous travaillons actuellement :
1. Développement d'algorithmes de scoring et adaption aux besoins business (pour évaluer la probabilité de réachat à partir d'un historique d'achats, de profils clients, etc.).
2. Développement d'algorithmes de recommandation de produits via des chaines de Markov avec un travail en particulier sur l’adaptation aux contraintes business.
3. Développement d’un package Python utilisant du Propensity Score Matching ou de l’inférence bayésienne.
4. D’autres projets exploratoires autour de la GenAI afin d’analyser les retours et les commentaires des clients.
5. Sujets en Analytics: analyses clients, comportements d’achats, cohortes,….
Le stage présente un équilibre intéressant entre problématiques Business et véritables questions de Machine Learning. L'équipe est jeune et très sympa, avec des Data Ingénieurs et Data Scientists très présents pour encadrer les aspects techniques des projets. Vous pourrez également monter en compétences en MLOps en vous formant sur les technologies actuelles telles que VertexAI, Airflow, GCP, etc.
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