Stage M2 - Data Analyst H/F - Lille

La mission :

A travers le stage, vous aurez l'opportunité de mettre en pratique vos compétences, d'apprendre auprès d'experts, et de contribuer à des projets concrets et impactants.

Être consultant, c’est participer à des projets qui répondent à la fois à des enjeux techniques et à des problématiques orientées business et qui concernent des secteurs d’activité variés (luxe, retail, banque/assurance, industrie, etc).

Vous aurez ainsi l’opportunité de développer vos compétences Data dans un environnement professionnel stimulant et sur des sujets auprès de clients prestigieux. Lors de vos projets :

• vous participerez au cadrage du besoin client et à la réflexion sur la méthodologie à mettre en oeuvre pour y apporter des réponses grâce à la data

• vous serez responsable de l'analyse approfondie des données pour en tirer des enseignements à valeur (tendances, comportement d’achat, profiling de clients, etc)

• vous utiliserez des techniques et des outils d'analyse avancée pour répondre aux besoins des équipes métiers, et participerez à la rédaction de recommandations

• vous utiliserez des techniques de monitoring et des outils d'analyse / dataviz pour répondre aux besoins des équipes métiers.

• vous pourriez être amené à développer vos compétences en modélisation et machine learning, combinées à votre créativité, pour élaborer des modèles permettant de répondre à des problématiques complexes.

En fonction de votre appétence, de vos envies et de l’agence à laquelle vous postulez, un sujet à dominante technique ou business vous sera confié.

Ci-dessous les exemples de stages réalisés dans notre agence : 

• Réalisation et déploiement d’un score d’anti-churn pour une enseigne de grande distribution,
• Segmentation du comportement client à partir de données transactionnelles et de navigation web,
• Conception et développement de modèles d'apprentissage automatiques pour prédire la demande des clients d'une enseigne de beauté,
• Analyse du comportement d’achat des nouveaux clients pour une enseigne de luxe,
• Création d’une segmentation RFM (récence, fréquence, montant) de la base client d’un retailer et mise à disposition pour un usage dans divers tableaux de bords réalisés

Lab’ AVISIA :

En complément de nos missions, nous menons divers projets internes qui alimentent notre recherche et développement. Ces projets nous donnent l'opportunité d'offrir à nos clients des approches analytiques innovantes, testées en grandeur nature.

Afin de soutenir ces initiatives, nous avons mis en place nos propres infrastructures. Nos consultants bénéficient ainsi des ressources les plus récentes et des dernières solutions du marché pour leur apprentissage, y compris des versions "early adopter" à tester avant leur mise à disposition générale.

Nos engagements :

Après avoir mis en place une politique interne solide en termes de RSE, nous avons souhaité mettre nos compétences au service de projets orientés développement durable. Une initiative dédiée est née : AVISIA Impact.

Cette initiative est ainsi notre réponse pour apporter une contribution directe (via nos projets) et indirecte (via la formation de nos équipes) aux enjeux de transformation durable. Nous voulons ainsi faciliter l’émergence des futurs acteurs de la transformation et accélérer le rythme du changement.

Pour plus d'information sur ces initiatives data au service de la transformation durable, n'hésitez pas à consulter notre page dédiée Data For Impact. 

Requirements

L'humain :

Nous recherchons donc des talents ayant :

• Ayant un excellent relationnel,

• Avec la volonté de s'impliquer sur la réussite de projet client,
  

• Dotés d’un bon esprit d’analyse et de synthèse,

• Qui accordent une importance particulière à la qualité des livrables ainsi qu’à la présentation,

• Curieux et soucieux de se tenir informé des évolutions du marché,

• Avec l’envie de continuer à apprendre pour être acteur de leur progression.

Les compétences :

Vous êtes en dernière année de formation data à l’université ou en grande école et disposez des compétences suivantes :

• Bonne connaissance du SQL et Python,

• Connaissance d’une solution de data visualisation (Tableau, Qlik, PowerBI, SAS VA, …)

• Capacité d’expliquer des concepts complexes de façon simple et pédagogique,

• Maitrise des principaux algorithmes de machine learning,

• Petit plus : Vous avez des notions sur les technologies cloud (Ex : Google Cloud Platform, AWS, Microsoft Azure,...) et/ou d’une solution logicielle du marché de traitement et d’analyse de la donnée (Ex : Dataiku, SAS, Alteryx…)