Data Scientist - Stagiaire (H/F/X) | MatR

Descriptif du poste

MatR, comme matter. Parce que la donnée compte. Et parce que tout le monde dans une boîte devrait pouvoir l'utiliser, pas uniquement celles et ceux qui écrivent du SQL ou du Python.

Créé par Victor (CEO), Camille (CScientistO) et Thomas (CTO) en 2025, MatR c'est un data app builder nouvelle génération : on aide les petites équipes data à livrer aussi vite que les grandes. Déployer des cas d'usage, donner de l'autonomie aux équipes business, mettre des modèles en prod… sans recruter pour y arriver.

Scale your output, not your headcount.

Le stage (spoiler : tu ne vas pas juste "faire des features")

Tu rejoins l'équipe Scientist de MatR pour entraîner, évaluer et expliquer des modèles de machine learning au service de nos clients (retail, santé, SaaS).

Ton quotidien : partir d'un vrai problème business, construire un modèle utile, le rendre compréhensible, et aider le client à passer à l'action.

Ce que tu vas faire concrètement

1. Accompagnement client & premiers modèles

  • Cadrer les besoins avec nos clients (retail, santé, e-commerce) et traduire un problème métier en problème ML

  • Construire des modèles de churn, segmentation, scoring, LTV adaptés à leurs données

  • Itérer avec eux jusqu'à ce que le modèle soit vraiment utilisé (pas juste livré)

2. Produit : notre premier power user

  • Utiliser MatR au quotidien pour tes analyses clients, pas en mode démo

  • Documenter les frictions, les bugs, les manques, les "ça devrait être 10x plus rapide"

  • Prioriser avec nous ce qui mérite d'être corrigé, amélioré, ou jeté

3. Expérience utilisateur ML

  • Identifier ce qui coince pour les utilisateurs non-techniques sur la partie ML du produit

  • Proposer des améliorations concrètes : UX, vocabulaire, visualisations, défauts intelligents

  • Participer aux specs produit avec l'équipe tech et science

4. R&D interne

  • Contribuer à nos chantiers : agent ML, foundation models pour données tabulaires

  • Benchmarker des approches, tester des librairies, challenger nos choix techniques

  • Partager tes trouvailles avec l'équipe (Camille) et en "build in public" si tu veux

5. Explicabilité & restitution

  • Savoir expliquer ton modèle à un CMO, un DSI ou un directeur retail qui n'a jamais ouvert un notebook

Stack & outils

  • Python : Pandas, NumPy

  • ML : Scikit-Learn, XGBoost, …

  • (Bonus) SQL, BigQuery

  • (Bonus) Explicabilité : SHAP, LIME, …

Profil recherché

Ce qu'on recherche chez toi

  • Tu es curieux·se, autonome, et à l'aise dans l'ambiguïté (startup de 5 personnes = terrain de jeu)

  • Tu aimes livrer des choses utiles, pas juste "techniquement correctes"

  • Tu sais expliquer un modèle clairement (sans jargon inutile)

  • Tu es solide en Python & Data

  • Tu es en dernière année d'école d'ingénieurs

Ce qui te fera briller

  • Tu as déjà bossé sur un projet end-to-end (même perso) : dataset → modèle → restitution

  • Tu sais challenger un besoin : "ok, mais quelle décision on veut prendre avec ça ?"

  • Tu as le réflexe qualité : reproductibilité, tracking des résultats, rigueur

Ce que tu vas apprendre (vraiment)

  • Construire des modèles de bout en bout avec une logique produit

  • Travailler sur des cas concrets : churn, segmentation, scoring, recommandation

  • Avoir un impact direct chez les clients (et voir tes résultats utilisés)

  • Améliorer un produit en étant au plus proche des utilisateurs

Process de recrutement

  1. Call découverte (30')

  2. Échange technique (data/ML + discussion de projets) avec Thomas ou Camille

  3. Mini cas pratique "expliquer un modèle à un non-tech" avec Victor ou Thomas

Informations complémentaires

  • Type de contrat : Stage (4 à 6 mois)
  • Lieu : Paris
  • Télétravail ponctuel autorisé
Postuler

Voir toutes les offres de MatR