Société de conseil en marketing numérique et en technologie de pointe
Data Science Consultant - Stage - F-H
Am I a fit — voir ma compatibilitéEn stage de fin d’études à Paris, vous rejoindrez le département Data Mesure de Making Science France comme Data Science Consultant en économétrie. Vous contribuerez à la modélisation économétrique, aux expérimentations d’incrémentalité et à la traduction des analyses statistiques en recommandations budgétaires. Le poste s’appuie notamment sur Python ou R, les statistiques, l’inférence causale et les frameworks de marketing mix modeling.
Repères sur Making Science France
- Offres ouvertes
- 3
Détails de l’offre
La description complète publiée par Making Science France.
Description de l’offre
Data Science Consultant (Econometrie) - Making Science France
Stage 6 mois - Démarrage flexible (S2 2026 / Début 2027)
Stage de fin d’études avec forte perspective de pré-embauche en CDI.
➡ Qui sommes-nous ?
Groupe mondial de plus de 1300 consultants, Making Science est le partenaire digital, technologique et marketing spécialisé dans l'accélération digitale.
Face à l'obsolescence de l'attribution publicitaire traditionnelle, notre pôle Data Mesure s'est positionné comme le leader des méthodologies de mesure avancées de nouvelle génération : le Media Mix Modeling (MMM) bayésien et les tests d'incrémentalité (Matched Market Tests, Geo-testing). Nous aidons des marques prestigieuses (LVMH, La Redoute, Intersport...) à arbitrer leurs budgets médias de plusieurs dizaines de millions d'euros grâce à la science des données et à l'inférence causale.
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Vos missions
Au cœur de la révolution de la mesure média
Rattaché(e) directement aux Lead Data Scientists du département Data Mesure, vous interviendrez sur trois piliers stratégiques :
1. Modélisation Économétrique (50%)
- Conception & Calibration : Participer au développement et à l'optimisation de modèles économétriques open-source (frameworks tels que Robyn de Meta, Meridian de Google, ou des approches customisées sous PyMC/Stan).
- Feature Engineering avancé : Modéliser les effets de saturation (courbes d'Adstock, fonctions de Hill), la saisonnalité, les variables macro-économiques et les actions promotionnelles de nos clients.
- Scénarisation d'impact : Développer des algorithmes d'optimisation sous contraintes pour recommander la répartition budgétaire optimale maximisant le ROI global.
2. Expérimentation & Incrémentalité (30%)
- Protocoles de test (Geo-testing) : Concevoir des plans d'expériences rigoureux (Matched Market Testing) pour isoler l'impact incrémental réel d'un canal média (ex: débrancher la TV ou sur-investir sur YouTube sur des zones géographiques tests).
- Inférence Causale : Appliquer des modèles de contrôle synthétique (Synthetic Controls), de différences dans les différences (Diff-in-Diff) ou de régression sur discontinuité pour mesurer l'élévation réelle des ventes (Lift).
3. Consulting & Data Storytelling (20%)
- Traduction Business : Traduire des indicateurs statistiques complexes ($R^2$, intervalles de crédibilité bayésiens, p-values) en recommandations budgétaires actionnables pour les CMOs et directeurs financiers.
- Relations Partenaires : Collaborer avec les équipes techniques de nos partenaires clés (Google, Meta, TikTok) pour intégrer les flux de données d'API de conversion (CAPI) et de Clean Rooms (ADS, ADH).
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Profil recherché
• 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.
➡ Gratification de stage et avantages
- 1400€ brut par mois fin d'études
- Carte Swile (Tickets Restaurants) 10€ par jour
- Prise en charge de 50% du pass Navigo / Forfait mensuel vélo
- Prise en charge de 70% de votre abonnement Gymlib
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Processus de recrutement
- Etape 1 : Point Téléphonique (15min) avec Emmanuel, P&C Specialist
- Etape 2 : Entretien 1 (1h) avec Axel, Senior Data & Tech Consultant
- Etape 3 : Entretien 2 (1h) avec Marouane, Head of Data France
- Etape 4 : Entretien 3 (1h) avec Jérôme et Maxime, Managing Directors France
4 étapes, ça peut paraître long, mais on vous garantit notre capacité à être réactifs !
Ensuite on sera très heureux de vous installer dans nos bureaux Avenue de l’Opéra dans le 1er arrondissement de Paris. Marouane et Axel seront dévoués à votre formation pendant qu'Emmanuel veillera à votre bonne intégration.
Prérequis
- Solides bases théoriques en statistiques
- Excellente capacité de vulgarisation
- Rigueur scientifique
- Esprit critique
Avantages mentionnés
- Carte Swile (Tickets Restaurants) 10€ par jour
- Prise en charge de 50% du pass Navigo
- Forfait mensuel vélo
- Prise en charge de 70% de votre abonnement Gymlib