INTERNSHIP DETAILS

Stage - Data Scientist (H/F)

CompanyRichemont
LocationParis
Work ModeOn Site
PostedNovember 9, 2026
Internship Information
Core Responsibilities
The intern will develop and deploy machine learning algorithms, including recommendation systems and scoring models, to support the group's marketing strategy. They will also conduct exploratory projects in Generative AI and analyze customer behavior to provide actionable insights for internal stakeholders.
Internship Type
full time
Company Size
502
Visa Sponsorship
No
Language
English
Working Hours
40 hours
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About The Company
Buccellati is a historical high-jewelry and silversmithing Maison, renowned for our craftsmanship and the uniqueness of our creations. Distinctive is the use of rare stones with extraordinary colors and the use of white and yellow gold. Buccellati creations stand out for their design and for the techniques used to create them, such as the hand-engraving techniques, dating back to the ancient goldsmithing traditions of the Italian “bottega” during the Renaissance times. The shapes of the collections are all inspired the historical archive drawings and by the very first creations of the founder, Mario Buccellati. Today the Maison is owned by Richemont and the Buccellati family is still present in the company with top managerial functions, ready for our next 100 years of history.
About the Role

Richemont, one of the world leaders in the luxury sector, has various Houses specializing in jewelry, watches and high-end accessories. Each Maison proudly embodies a tradition of style, quality and craftsmanship and Richemont strives to preserve the heritage and identity specific to each of them. At the same time, we are committed to innovating and designing new products in line with the values ​​of our Houses, through a process of permanent creativity.

L'équipe Advanced Modeling & Analytics recherche un stagiaire en Data Science au sein de la holding du groupe Richemont (Cartier, Montblanc, Chloé, Jaeger LeCoultre...) à partir du 11 Janvier 2027, pour une durée de 6 mois et situé à Paris (8ième arrondissement).


L’équipe Advanced Modeling & Analytics est rattachée au département Marketing du groupe Richemont et a pour vocation de développer des algorithmes d’IA et de fournir des analyses pour répondre aux différents besoins des maisons dans le développement de leur stratégie Client.

Vous ferez partie de la fonction marketing du groupe Richemont et travaillerez en étroite collaboration avec toutes les maisons et les départements du Groupe.


Votre mission sera de fournir des analyses clients et de construire des modèles statistiques pour répondre aux questions de nos clients internes et aux besoins du Groupe.

Vous intégrerez une équipe dynamique, tournée vers l'avenir et expérimentée : un véritable vivier de talents pour le groupe. Cette expérience vous donnera l'opportunité d'approfondir votre connaissance des cas d'utilisation de la donnée client dans l'industrie du luxe.


Vos missions :

  • Mise en production d’un nouvel algorithme de recommandations de produits : déployer et adapter sur l’ensemble des Maisons un nouvel algorithme utilisant deux réseaux de neurones imbriqués
  • Amélioration des algorithmes de scoring : rajout et test de nouvelles features, amélioration du feature engineering, utilisation des bonnes pratiques de MLOps sur Vertex AI (Model Registry, Features Store)
  • Développement de projets exploratoires autour de la GenAI et de la Causalité : étude de l’impact d’une communication sur le réachat, automatisation de la classification et du traitement de verbatims client
  • Sujets en Analytics : étude sur les comportements d’achats et les parcours clients

Le stage présente un équilibre intéressant entre problématiques Business, et véritables questions de Machine Learning. Vous monterez également en compétences en MLOps et Cloud.

Localisation : Paris, France
Duration : 6 months

#Richemont #WeCraftTheFuture

Key Skills
Data ScienceMachine LearningArtificial IntelligencePythonMLOpsVertex AIFeature EngineeringNeural NetworksRecommendation AlgorithmsGenerative AICausal InferenceData AnalyticsCustomer AnalyticsStatistical ModelingCloud Computing
Categories
Data & AnalyticsTechnologyMarketingSoftware