Alternant Data Scientist H/F à Paris

 

Leader européen de services immobiliers, BNP Paribas Real Estate couvre l’ensemble du cycle de vie d’un bien : Promotion, Investment Management, Property Management, Transaction, Conseil et Expertise.

 

Avec plus de 5400 collaborateurs, BNP Paribas Real Estate accompagne localement propriétaires, locataires, investisseurs et collectivités dans 36 pays (15 via ses implantations et 21 via son réseau d’alliances) en Europe, Moyen Orient et Asie.

 

En 2018, BNP Paribas Real Estate a réalisé 968 M€ de revenus. Poursuivant sa croissance, en 2017, BNP Paribas Real Estate a acquis Strutt & Parker, l’un des principaux acteurs indépendants du marché immobilier au Royaume-Uni.

 

BNP Paribas Real Estate est une société du Groupe BNP Paribas

 

Pour plus d’informations :

Nous recherchons un(e) alternant(e) :

Data Scientist  H/F

Poste en Alternance - basé à Issy-les-Moulineaux (92)

Disponibilité : immédiate

Missions :

 

 

En tant que scientifique, vous serez amené à travailler sur des sujets innovants et variés en lien avec les différents métiers de BNP Paribas Real Estate. Quelques exemples de sujets:

-       Press signals : analyse de sentiments de la presse afin d’anticiper les prochains cycles de marchés

-       AVM : estimation des valeurs de biens résidentiels, bureaux…

-       Clustering des entreprises ; Prédiction du changement de zone géographique

-       Churn : prédiction du départ d’un locataire

-       IOT, optimisation des espaces de bureaux

Pour cela un travail préalable de qualification des données et de clusturing sera nécessaire.

D’une façon générale, vous aurez à :

-       Répondre à la sollicitation des métiers internes pour les aider à analyser leurs activités

·         Recueillir les demandes 

·         Identifier les enjeux et les besoins ainsi que les indicateurs clés

·         Vous approprier le besoin et  le traduire en projet d’analyse

·         Identifier des données internes et externes nécessaires à l’analyse

-       Structurer et rassembler les données : 

·         Synthétiser les données collectées 

·         Enrichir les données internes par des données externes (2nd and 3rd data)

·         Préparer des données (nettoyages, création d’agrégats…) 

-       Analyser les données en mode POC/Projet : 

·         Mettre en place une méthodologie d’analyse

·         Construire des features et analyses de pertinence 

·         Construire des modèles pour répondre aux enjeux métiers

·         Contrôler et piloter  la dérive des  modèles 

·         Tester, contrôler la qualité et la cohérence des résultats avec le client interne

-       Démontrer, par des démos régulières, les avancées des études aux cotés des équipes Data et métiers

-       Participer à la Communauté Analytics regroupant les analystes des autres équipes sensibilisés à la data sciences

       

Environnement de Travail :

Vous serez rattaché(e) à un Chief Data Scientist et intégré(e) au sein d’une équipe de 4 personnes.

Le département « Data » est amené à jouer un rôle clé dans la maîtrise du cycle de vie de la donnée et dans la conception des solutions transverses aux lignes de métiers, aux fonctions et aux pays.

Apports de la mission :

Riche en diversité et en échanges avec les différentes lignes de métier, fonctions et différents pays, ce poste vous permettra d’instaurer une relation de confiance auprès de vos interlocuteurs, tout en développant vos compétences techniques dans l’apprentissage de sujets différents.

Profil recherché :

Vous disposez d’une formation Bac+4/5 (école ingénieur ou université), vous avez acquis de solides connaissances théoriques en mathématiques, statistiques et vous avez déjà implémenté au moins un algorithme de machine learning. Vous disposez d’une bonne connaissance en base de données en SQL, du cahier jupyter (ou autre IDE Python) et/ou R.

Vous savez faire preuve d'autonomie, d'initiative et de rigueur pour mener à bien les projets.

Compétences comportementales nécessaires au poste 

-       Rigueur et précision

-       Capacité de synthèse

-       Capacité à collaborer

-       Capacité d’analyse