Stage non rémunéré à temps plein
Stagiaire en science des données – été 2023
Hearst Newspapers est à la recherche d’un stagiaire en science des données pour travailler avec notre équipe d’intelligence d’affaires pour un programme de stage de 10 semaines à l’été 2023. Relevant du vice-président des données et des idées, ce rôle se concentrera principalement sur un projet de création d’un outil de prévision automatisé. système qui aidera l’équipe de Business Intelligence dans une variété de tâches de prévision commerciale et de détection d’anomalies. Il y aura également des opportunités d’interagir avec l’ensemble de l’équipe BI, ainsi qu’avec l’équipe d’ingénierie des données et diverses parties prenantes. Il s’agit d’une excellente opportunité pour le scientifique des données académiquement accompli qui souhaite appliquer ses compétences à des solutions commerciales réelles.
Dans ce stage, vous guiderez la direction de projets en fonction de vos expériences. Vous aurez l’opportunité de jouer un rôle essentiel dans l’orientation des modèles de séries chronologiques pour les systèmes de détection et/ou de prévision des anomalies. Tout d’abord, nous visons à créer un système de détection d’anomalies pour mieux comprendre le trafic Web et les données publicitaires sur les sites au fil du temps. Deuxièmement, HNP repense le système que nous utilisons pour prévoir automatiquement les données de trafic Web. En travaillant avec nous, vous acquerrez de l’expérience dans diverses méthodes de modélisation de séries chronologiques, en contrôlant les biais et le bruit et en visualisant les résultats. En combinant des ensembles de données internes avec des données Google Analytics (GA), vous apprendrez à formuler une question de recherche, à identifier des modèles pour résoudre la question et à mettre en œuvre votre modèle en production.
Qualifications
• Diplôme en mathématiques, en ingénierie, en statistiques, en économétrie, en science des données ou dans un domaine quantitatif connexe (candidats entrant ou en cours dans des programmes d’études supérieures de préférence)
• Expérience en R ou Python (R préféré)
• Expérience dans l’analyse, la modélisation et le tracé de données de séries chronologiques (par exemple, modèles ARIMA, décomposition saisonnière, autocorrélation, données censurées, modèles de diffusion, détection de points de rupture, imputation de séries chronologiques, modèles vectoriels autorégressifs (VAR), modèles de séries chronologiques hiérarchiques)
• Connaissance de l’économétrie et/ou des statistiques
Responsabilités
En travaillant avec nous en tant que stagiaire en science des données – prévision de séries chronologiques, vous vous lancerez tête première dans la compréhension des complexités des données utilisateur à l’aide de données comportementales, transactionnelles et d’abonnés, qu’il s’agisse de mesurer les clics, l’engagement, le trafic Web ou les tendances des abonnés. En collaboration avec le scientifique des données, expérimentation et inférence causale, vous serez responsable non seulement de créer des analyses de séries chronologiques univariées et multivariées, mais également d’effectuer des vérifications de robustesse et d’analyser les anomalies pouvant résulter des gros titres et de la saisonnalité. Vous utiliserez des approches mathématiques pour lisser et interpréter les données de séries chronologiques pour les KPI du journal Hearst.
#LI-SB2
