# Data Scientist – Prédiction et Explicabilité du Churn F/H at Orange

Orange is hiring a Data Scientist – Prédiction et Explicabilité du Churn F/H. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Orange](https://jobsbylevel.com/go/56b4d895-9dca-4617-a251-00120186f5f4?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 30 out of 100. CHÂTILLON,FRANCE.

## Details

- Company: [Orange](https://jobsbylevel.com/companies/orange)
- AI level: AI Level 1 (score 30 out of 100)
- Location: CHÂTILLON,FRANCE
- Posted: October 26, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/56b4d895-9dca-4617-a251-00120186f5f4?utm_medium=ai-agent
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## Description

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

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