Data Scientist Stage -Mars 2026 | Paris (H/F)

Ardian•Paris, TX

34d

About The Position

Intégré au sein de l'equipe Data Science le ou la stagiaire data scientistes sera amené(e) à travailler sur des projets data directement liés aux actifs en portefeuille d'Ardian (énergies renouvelables, transport, retail, healthcare, etc.) mais également pour la société de gestion. Parmi les problématiques étudiées le stagiaire pourra être amené à travailler sur des analyses de Churn clients, de traitement de texte (Classification de documents, extraction et traitement d'information par IA générative), mais également des analyses geo-spatiales (identification de white spots) ou encore de statistiques avancées comme le calcul de VaR (Value-at-Risk) pour le portefeuille, modélisation des prix de l'électricité, etc. Ce poste requiert une grande part d'autonomie qui s'accompagne également d'une supervision régulière par les autres data scientistes et managers de l'équipe. Il offre également une exposition directe au management des entreprises concernées.

Requirements

Rigueur
Motivation
Autonomie
Réactivité
Esprit d'équipe et grandes qualités de communication
Capacité à vulgariser des notions techniques complexes
Efficacité
Etudiant en 3ème année (stage de fin d'études) ou de 2ème année (2ème stage de césure) d'école d'ingénieur ou école de commerce actuellement en Master de Data Science, Statistiques, Mathématiques, Recherche Opérationnelle ou domaine assimilé
Première expérience en data science requise
Maîtrise avancée de Python (pandas, scikit-learn) requise
Anglais courant indispensable
Bonne maîtrise de Powerpoint requise
Convention de stage obligatoire - provenant impérativement d'un établissement d'enseignement supérieur

Nice To Haves

Toute démonstration d'intérêt (ou précédente expérience) pour le secteur du private equity ou le secteur financier sera appréciée

Responsibilities

travailler sur des projets data directement liés aux actifs en portefeuille d'Ardian
analyses de Churn clients
traitement de texte (Classification de documents, extraction et traitement d'information par IA générative)
analyses geo-spatiales (identification de white spots)
statistiques avancées comme le calcul de VaR (Value-at-Risk) pour le portefeuille
modélisation des prix de l'électricité