Quelles sont les missions ?

La gamme de produits Louis Vuitton étant très large, il est nécessaire d'utiliser des méthodes réactives et pertinentes pour aiguiller au mieux les clients. Il faut pouvoir sélectionner parmi tous les produits et les informations disponibles, ceux qui sont le plus en adéquation avec le contexte de demande (la personne, la période, l'intention).

Les systèmes de recommandation et les techniques de personnalisation sont variés, les plus connus étant le content-based (se basant sur les similarités entre éléments à recommander) et le collaborative filtering (utilisant le comportement des utilisateurs) visant toutes deux à scorer les produits par rapport à une information donnée. Une autre manière de faire consiste à ordonner les produits relativement les uns aux autres. Une partie de ces méthodes s'intéressent à la manière d'exploiter au mieux toutes les informations disponibles pour avoir une vision complète des raisons ayant potentiellement poussé l'individu vers son choix.

Voici les grandes problématiques : Qu'est-ce qu'une interaction satisfaisante et comment la traduire ? Quel contexte est adapté pour synthétiser les informations d'attraction vers un produit ? Comment inclure ces données dans un système de recommandation (par exemple : type bandit Manchot) ?

Les travaux réalisés feront partie d'un projet de thèse actuellement en cours au sein du LV_Lab, sur les systèmes de recommandation pour mettre en place une nouvelle méthode mixant données au long terme et court terme afin de tirer parti de l'historique de navigation, d'achats, et des intentions immédiates, présentes au cours d'une session.

La mission du stage consistera à identifier d'abord les éléments prédictifs d'une réponse satisfaisante et construire un format adéquat à l'exploitation de celles-ci regroupant les différentes sources exploitées (image, textes, historiques de navigation, réseaux sociaux) puis construire un contexte de style.

Le projet pourra aboutir au prototypage d'un système de recommandation basé sur du bandit manchot.

Les principales missions :

État de l'art et études des publications scientifiques
Modélisation de comportement, recommandation contextuelle, interprétabilité
Identification des comportements sur le site
Création de modèles de recommandations de réponses
Prototypage de l'expérience imaginée
En terme d'environnement Data Science, Louis Vuitton réconcilie au sein du datalake de sa plateforme One Data, les données clients (CRM et transactions), les données

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Quel est le profil idéal ?

Master 2 ou école d'ingénieur en machine learning



Langages maitrisés : Python, SQL

Technologies utilisées : Spark, Scala, Hadoop, Google Cloud Platform



Esprit analytique, collaboratif et orienté(e) résultat.

Curieux(se), passionné(e) par l'IA et volonté d'innover.

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Pourquoi les rejoindre ?

Leader mondial du luxe, LVMH déploie, depuis sa création en 1987, un modèle marqué par son dynamisme.

Le groupe LVMH réunit plus de 70 Maisons d'exception qui créent des produits de haute qualité et est le seul acteur présent simultanément dans cinq secteurs majeurs du luxe : Vins & Spiritueux, Mode & Maroquinerie, Parfums & Cosmétiques, Montres & Joaillerie et Distribution sélective. Il compte aujourd'hui plus de 156 000 collaborateurs à travers le monde et a réalisé en 2018 des ventes de 46,8 milliards d'euros.

Le Groupe recrute des personnalités pragmatiques et créatives, avec un tempérament d'entrepreneur, ouvertes à l'international et disposant d'une forte sensibilité aux produits de luxe. La recherche de l'excellence et la capacité à se projeter dans l'avenir tout en respectant l'ADN des Maisons sont des aptitudes qui permettront à chacun de s'épanouir et de réussir dans le Groupe.

 
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