* **Formation :** Étudiant(e) en fin d'études d'une Grande École d'Ingénieurs, de Commerce (avec spécialisation quantitative), ou Master 2 en Mathématiques Appliquées, Économétrie ou Statistiques (ENSAE, Dauphine, ISUP, etc.).
* **Hard Skills :**
* Maîtrise solide de **Python** ou **R** (la maîtrise des bibliothèques de manipulation de données comme pandas / tidyverse est indispensable).
* Solides bases théoriques en **statistiques**, **régression linéaire/non-linéaire**, et idéalement en **séries temporelles** ou **inférence causale**.
* Une première exposition ou une forte curiosité pour les frameworks de MMM (*Robyn*, *Meridian*, *PyMC*).
* **Soft Skills :**
* Excellente capacité de vulgarisation : vous savez expliquer la différence entre corrélation et causalité à un public non technique.
* Rigueur scientifique et esprit critique face aux données publicitaires souvent bruitées.
* Français et Anglais courants.
### **➡ Ce que nous vous offrons**
* **Une formation d'excellence :** Nous vous formons de A à Z aux méthodologies de pointe en marketing mix modeling et en inférence causale.
* **Un rôle à fort impact :** Vos analyses orienteront directement la stratégie d'investissement de grands groupes internationaux.
* **Une culture tech & humaine :** Un environnement de travail stimulant, collaboratif, propice à l'innovation, avec des perspectives très rapides d'évolution en CDI.
* **Un démarrage flexible** (S2 2026 / Début 2027) et une **forte perspective de pré-embauche en CDI**.
Technologies clés
PythonPandasData Science
Conditions en un coup d’œil
Contrat
Stage(déduit)
Durée
6 mois(déduite)
Début
Non précisé
Télétravail
Hybride
Source
Welcome to the Jungle
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