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Data Scientist – Prédiction et Explicabilité du Churn F/H

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Orange recrute : Data Scientist – Prédiction et Explicabilité du Churn F/H, CHÂTILLON. Level classe ce poste au niveau . Vous pouvez postuler chez Orange.

L’IA dans ce poste

scikit-learn

Publication date : Oct 26, 2026, 2:23PM

Contract duration : 6 months

Au sein du Data Studio, vous contribuerez à des travaux de Data Science et de Machine Learning appliqués à la compréhension des comportements clients et à la prédiction du churn (résiliation client).

Dans le secteur des télécommunications, anticiper les résiliations et comprendre les facteurs associés aux départs des clients constituent des enjeux majeurs pour améliorer la connaissance client et accompagner les stratégies de fidélisation.

Au-delà de la performance prédictive des modèles, l’objectif est de mieux comprendre les comportements de résiliation et d'identifier les facteurs qui contribuent aux prédictions des algorithmes.

Vous travaillerez sur une problématique concrète de churn, notamment sur une typologie de clients spécifique, en combinant analyse de données, modélisation prédictive et méthodes d’explicabilité.

Dans cette optique, vos principales missions seront :

  • Comprendre les problématiques métier et les comportements clients : vous familiariser avec les activités télécoms, les offres, les usages et les parcours clients afin d'appréhender les enjeux et les mécanismes de résiliation étudiés.
  • Explorer et analyser les données : extraire, manipuler et analyser les données clients à l'aide de SQL et d'outils tels que BigQuery, puis réaliser des analyses exploratoires en Python (Pandas, NumPy, etc.) afin d'identifier les tendances et les spécificités des populations étudiées.
  • Développer des modèles de prédiction du churn : mettre en œuvre et comparer différentes approches de Machine Learning, notamment des algorithmes de classification, afin de prédire les risques de résiliation.
  • Étudier l’explicabilité des modèles : explorer et appliquer des méthodes d’interprétabilité telles que la feature importance, SHAP ou d’autres approches d’explicabilité afin de comprendre les contributions des différentes variables aux prédictions.
  • Identifier et analyser les facteurs associés au churn : approfondir l’analyse des résultats des modèles, étudier les interactions entre variables et caractériser les comportements spécifiques de certaines typologies de clients churners.
  • Évaluer et valoriser les résultats : confronter les analyses aux réalités métier, étudier leur robustesse, synthétiser les enseignements et présenter les conclusions aux équipes Data Science et aux interlocuteurs métier.


Selon l’avancement du stage, d’autres pistes pourront être explorées.

• Vous préparez un diplôme de niveau Bac +5, en école d’ingénieur ou Master 2, avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle, Machine Learning ou Mathématiques appliquées.
• Vous maîtrisez Python et les principales bibliothèques de Data Science (Pandas, NumPy, Scikit-learn), pour la manipulation de données, l'analyse statistique et la modélisation prédictive.
• Vous disposez d'une bonne maîtrise de SQL pour l'extraction et la manipulation de données, idéalement dans un environnement BigQuery.
• Vous possédez de solides connaissances en statistiques et en Machine Learning, notamment sur les principaux algorithmes de classification (régression logistique, Random Forest, Gradient Boosting, etc.).
• Vous comprenez les principes de fonctionnement des algorithmes de Machine Learning, leurs hypothèses, leurs limites et les principales méthodologies d'évaluation des performances.
• Vous êtes à l'aise avec l'analyse exploratoire de données, la visualisation et l'interprétation de résultats statistiques.
• Des connaissances en méthodes d'explicabilité des modèles (SHAP, feature importance, etc.) constituent un plus.


• Vous faites preuve de curiosité scientifique, de rigueur, d'autonomie et d'un esprit analytique.
• Vous aimez approfondir les analyses, comprendre le fonctionnement des modèles et résoudre des problématiques complexes.
• Vous disposez de bonnes capacités d’analyse, de synthèse et de communication, et savez vulgariser des résultats techniques auprès d'interlocuteurs métier.
• Vous appréciez le travail en équipe et savez faire preuve d'initiative.

• Travailler sur des problématiques concrètes de Data Science au cœur des activités d'un grand opérateur télécom, avec des enjeux forts autour de la connaissance client et de la fidélisation.
• Approfondir votre expertise en Machine Learning et en intelligence artificielle explicable, en expérimentant différentes approches de modélisation et d'interprétabilité.
• Développer une double compréhension technique et métier, en reliant les résultats des algorithmes aux comportements clients et aux enjeux opérationnels.
• Évoluer dans une équipe internationale et pluridisciplinaire, au contact d'experts en Data Science et Intelligence Artificielle.
• Bénéficier d'un environnement collaboratif favorisant l'autonomie, la curiosité scientifique et l'innovation, avec la possibilité de contribuer à des travaux d'analyse à forte valeur ajoutée pour le Groupe.

Au sein d’Orange Innovation, la direction Data & IA porte une ambition claire : faire de la donnée et de l’intelligence artificielle des leviers majeurs de transformation, de performance et de création de valeur pour l’ensemble du Groupe. En lien étroit avec les pays et les métiers, la direction développe des cas d’usage concrets, responsables et à fort impact, tout en s’appuyant sur une expertise reconnue et alimentée par la recherche.

Dans cette direction, le Data Studio a pour mission d’accompagner les équipes du Groupe Orange dans une utilisation responsable de la data et de l’IA, pour améliorer la valeur business et l’efficacité opérationnelle, grâce aux expertises en data, IA et conduite du changement de l’équipe.

Concrètement, c’est une équipe de 23 collaborateurs de 10 nationalités, répartis sur les sites de Châtillon et Rennes.

L’équipe est structurée autour de quatre priorités complémentaires : acculturer le Groupe aux technologies d’IA générative et agentique ; outiller et accompagner les métiers avec des solutions concrètes ; piloter par la donnée grâce à des dispositifs de datavisualisation à forte valeur ; et innover responsablement, en intégrant dès la conception les principes d’IA frugale, d’éthique et d’inclusion.

Le Data Studio incarne ainsi une ambition forte : faire de la data et de l’IA des accélérateurs durables de transformation pour Orange.

Desired start date : Jan 04, 2027, 12:00AM

At Orange, only your skills matter.

Regardless of your age, gender, background, origin, religion, sexual orientation, disability, neurodiversity, or appearance, we actively encourage diversity within our teams, as it is a collective strength and a driver of innovation.
Orange is a disability-inclusive employer: please feel free to let us know about any specific needs you may have.

Comment nous classons cette offre

Data Scientist – Prédiction et Explicabilité du Churn F/H chez Orange obtient la note de 30 sur 100 pour la part d’IA dans le travail quotidien. Niveau retenu : Peu d’IA. L’IA ne fait pas partie du travail. Le niveau mesure l’IA dans le poste, pas l’ancienneté.

Classification

Little AI. AI is not part of the work.

  1. ●●●● Builds AI80 to 100
  2. ●●●○ Works on AI60 to 79
  3. ●●○○ Uses AI40 to 59
  4. ●○○○ Little AI0 to 39

Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.

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