Publicis Groupe, leader dans le domaine de la communication rassemble une communauté de 27 agences et nourrit un modèle unique alliant création, média, data et technologie pour accompagner- ses clients sur toutes les expertises du marketing et de la publicité. Les agences doivent leur succès à des équipes et des personnalités engagées pour faire face au rythme des changements sociétaux et ouvrir de nouvelles voies par l’innovation.
Publicis Media est composé d'agences comme Zenith, Starcom, Blue 449, Performics, Spark Foundry, Publicis Sport, Publicis Media Connect, ainsi que de centres d’expertise en innovation tels que le Social Media, le Performance Marketing et le Digital, la Data, le Content, le Search, la Tech et le Commerce. Publicis Media accompagne ses clients dans l’univers complexe des médias d’aujourd’hui et déploie ses expertises sur tous les leviers et points de contact.
Au sein de l'équipe Data de Publicis Média, en tant que stagiaire tu collaboreras avec des data scientists, des data analysts et des data strategists sur les missions suivantes :
· La mise en place et gestion des modèles de mix marketing (MMM) pour analyser l'impact des différentes variables marketing et media sur les performances globales de nos clients
· La conception et mise en œuvre de modèles d'enchère personnalisés afin d'optimiser les performances et le retour sur investissement de nos clients
· L’extraction et transformation de la donnée pour mettre en place des analyses approfondies sur les performances des campagnes publicitaires de nos clients
· La réalisation d'analyses ad-hoc ou automatisé pour répondre à des problématiques spécifiques et apporter des éclairages au sein de data clean rooms
Si tu es étudiant(e) en école d’ingénieur ou master universitaire équivalent, que tu es passionné(e) par la data et que tu possèdes les connaissances et les compétences suivantes, alors n’hésité plus et postule !
Hard Skills:
· Connaissances poussées de Python (Numpy, Pandas, SKLearn) et SQL (manipulation et requêtage de tables de données)
· Connaissance en statistiques :
o Variables aléatoires, lois de distribution classiques, colinéarité des variables, théorème de Bayes, loi des grands nombres, A/B testing, tests statistiques (Z-test, T-test etc.), inférence statistique
· Connaissance en Machine Learning :
o Modèles classiques de régression et de classification, tests de modèles, évaluation et analyse comparative, réglage des hyperparamètres, compromis biais-variance
Soft Skills:
· Compétences Analytiques
· Aimer relever des défis
· Sens du travail en équipe
· Esprit critique
Force de propostion
· Créatif
Qualifications optionnelles
Ce serait un avantage si tu possèdes également une ou plusieurs des connaissances suivantes :
· Connaissance sur le milieu du media et de la publicité
· Connaissance d’un stack analytics cloud (GCP/AWS/Azure), sur les services de data storage, data transfer, data processing
· Connaissance de Data Visualisation, en Python et/ou avec un logiciel de data visualisation (PowerBI, Tableau, Looker, QuickSight)
· Connaissance du requêtage via APIs
Qui que vous soyez, d’où que vous veniez, nous sommes convaincus que diversité et performance vont de pair : nous portons la même attention à toutes les candidatures. C’est grâce à votre passion que Publicis continuera à améliorer la vie des gens dans le monde entier.
Viva La Différence !
Cette philosophie de Publicis Groupe témoigne depuis toujours de notre engagement pour la diversité et de la conviction que nos talents sont notre plus grande richesse et notre meilleur atout.
Nous valorisons ainsi toutes les singularités, sans distinction d’âge, de sexe, de couleur de peau, d’origine sociale, de religion, ou d’orientation sexuelle… seules la compétence et l’énergie comptent. Nous encourageons toutes les candidatures qualifiées et seront ravis d’accompagner tout au long du processus de recrutement, de manière personnalisée un.e candidat.e en situation de handicap qui en ferait la demande.
Publicis France est engagé pour l’égalité des chances et l’équité d’opportunités pour tous et toutes.