Assistant/Assistante Data Science (F/H) - Prédire une série temporelle en combinant données non structurées et structurées
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Assistant/Assistante Data Science (F/H) - Prédire une série temporelle en combinant données non structurées et structurées

LVMH

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Assistant/Assistante Data Science (F/H) - Prédire une série temporelle en combinant données non structurées et structurées

À propos du poste

Poste

Depuis plus de 150 ans, les femmes et les hommes de Louis Vuitton partagent le même esprit d'exigence, de passion et réinventent chaque jour leur métier, partout dans le monde. Chez nous, chaque parcours est un véritable voyage, nourri d'émotion et de conquête, d'envie et d'audace. La plus belle façon de vous révéler. Explorer, développer, innover, créer...

A chacun son voyage. Aujourd'hui, Louis Vuitton vous invite à découvrir le vôtre.

Louis Vuitton est connu pour la qualité de ses produits et se place aujourd’hui comme le leader français du luxe. La diversité de ses gammes et le lancement régulier de nouveaux articles, en conservant la même exigence et savoir-faire, constituent une grande force de la marque.

Durant toute la durée de vie d’un article, le Sales Planner effectue un travail d’estimation et d’actualisation des prévisions des ventes sur plusieurs mois pour l’ensemble des zones géographiques où la maison est présente. Cette expertise Supply Chain se traduit par une grande capacité d’anticipation de la demande et une réactivité aux fluctuations économiques qui participent à la réussite commerciale de la Maison.

Le Deep Learning, combinant les différentes sources de données de Louis Vuitton, apporte des modèles réactifs et pertinents pour compléter l’expertise métier et accompagner le Sales Planner dans sa prise de décision. Plus particulièrement, l’association de données structurées et non structurées offre l’opportunité de construire un modèle prédictif de série temporelle de ventes le plus performant possible pour mettre à disposition un signal fiable aux équipes métiers.

Les modèles d'apprentissage adaptés à la prédiction de séries temporelles sont variés. Une approche standard du problème est d’utiliser un modèle de régression avec des variables classiques comme l’historique des ventes, les caractéristiques du produit, la zone géographique ainsi que des variables calendaires/temporelles. Cependant, avec la montée en puissance des modèles de Deep Learning combinant les différentes sources de données (images des produits et textes notamment), le champ des possibilités est décuplé. Louis Vuitton étant maître de la donnée produit, de la conception de ce dernier jusqu’à la vente en magasin, l’intégration des différentes data s’en retrouve facilitée et facilite la construction de modèles de plus en plus performants.

Le stage s’articule autour de 2 grandes problématiques :

1. Comment combiner les différents types de données produits (images produits, textes descriptifs, historique des ventes, caractéristiques) pour prédire une série temporelle de vente en se basant sur une approche Deep Learning ?

2. Comment intégrer un tel modèle de façon pertinente dans le processus actuel de Sales Planning ?

Les travaux réalisés permettront d’aboutir à la mise en production d’un modèle qui viendra soutenir le Sales planner et le Business planner dans leur travail de prévisions des ventes. Les principales missions seront :

· État de l’art et étude des publications scientifiques

· Définition d’une méthodologie de construction et d'évaluation des modèles développés

· Tester plusieurs modélisations : de la plus simple à la plus complexe

· Mise en production du modèle retenu

En termes d’environnement Data Science, Louis Vuitton réconcilie au sein du Datalake de sa plateforme One Data, les données clients (CRM et transactions), les données de navigation des visiteurs sur LV.com, les données sur nos produits (images, textes, caractéristiques)…

Profil

Bibliographie :

[1] Giri, C., Thomassey, S., Balkow, J., & Zeng, X. (2019, August). Forecasting new apparel sales using deep learning and nonlinear neural network regression. In 2019 International Conference on Engineering, Science, and Industrial Applications (ICESI) (pp. 1-6). IEEE.

[2] Giri, C., & Chen, Y. (2022). Deep Learning for Demand Forecasting in the Fashion and Apparel Retail Industry. Forecasting, 4(2), 565-581.

[3] Loureiro, A. L., Miguéis, V. L., & da Silva, L. F. (2018). Exploring the use of deep neural networks for sales forecasting in fashion retail. Decision Support Systems, 114, 81-93.

[4] Dzyabura, D., El Kihal, S., Hauser, J. R., & Ibragimov, M. (2019). Leveraging the power of images in managing product return rates. Available at SSRN 3209307.

[5] Gao, H., Bai, Z., & Li, J. Sales Prediction Based On Product Titles and Images with Deep Learning Approaches.

[6] Craparotta, G., Thomassey, S., & Biolatti, A. (2019). A siamese neural network application for sales forecasting of new fashion products using heterogeneous data. International Journal of Computational Intelligence Systems, 12(2), 1537.

Le/la stagiaire sera intégré.e au sein de la direction innovation digitale de Louis Vuitton qui est une équipe composée de Data Scientists, de ML engineers, de développeurs et d’« Engagement managers », dans un environnement de travail qui favorise l’innovation et la collaboration. Le stagiaire sera plus spécifiquement rattaché à l’équipe Data Science.

Profil

Vous êtes étudiant.e en Master 2 ou école d’ingénieur en Data Science et Apprentissage. 

  • Langages maitrisés : Python, SQL
  • Technologies utilisées : Spark, Scala, Hadoop, Google Cloud Platform, Dataiku
  • Esprit analytique, collaboratif et orienté résultat.
  • Curieux, passionné par l’IA et volonté d’innover.
  • Anglais courant.


Pourquoi nous rejoindre ?

En rejoignant la Maison Louis Vuitton vous évoluerez dans un environnement dynamique et en mouvement constant. Vous découvrirez l’héritage, les codes et la culture de notre Maison.

Au cours de votre expérience vous pourrez bénéficier du savoir-faire d’excellence de nos équipes et ainsi développer vos compétences, en plus de vos qualités de communication.

Un parcours de développement & d’animation complet vous sera proposé : sessions d’intégration, ateliers de coaching, point de suivi, afterworks… Vous bénéficierez également d’un accès permanent à notre Learning App !

Information additionnelle

Type de contrat : Stage

Date de début : Avril 2023

Durée  : 6 mois, à temps plein

Lieu : Paris 1er

Louis Vuitton respecte et promeut l'égalité des chances. Nous célébrons et accueillons toutes les singularités et nous engageons à créer un environnement de travail inclusif.

Étapes de recrutement

Comment s’organise le processus de recrutement chez Louis Vuitton ?

Intéressé.e par cette offre de stage/alternance ? Nous vous invitons à postuler, votre candidature sera alors étudiée au plus vite.

  1. Si votre CV est sélectionné, vous serez contacté.e par l’équipe RH pour un premier échange
  2. Un entretien avec le/la manager vous permettra de le/la convaincre que vous êtes le/la meilleur.e candidat.e !


Fermé

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Paris, France

Formation, Indéfini

Date de début du contrat:Dès que possible

Date d'entrée en fonction (au plus tard):

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