Ce challenge consiste à construire un modèle de prédiction du PIB et est décrit dans le document ci-joint. Il constitue une sélection pour le poste de data scientist stagiaire au sein de l'équipe de recherche macroéconomique de QuantCube Technology. Il est nécessaire que les personnes intéressées candidatent sur [Welcome to the Jungle](https://www.welcometothejungle.com/en/companies/quantcube-technology/jobs/data-scientist-for-macroeconomic-applications-internship_paris). Le poste proposé a une date de début flexible autour de janvier 2027. [English version] This challenge consists of building a GDP prediction model and is described in the attached document. It serves as a selection step for the data scientist intern position within QuantCube Technology's macroeconomic research team. Interested candidates are required to apply via [Welcome to the Jungle](https://www.welcometothejungle.com/en/companies/quantcube-technology/jobs/data-scientist-for-macroeconomic-applications-internship_paris). The proposed position has a flexible start date around January 2027.

Possible reward :

• Un entretien d'embauche pour le poste de stagiaire dans l'équipe de Data Science pour la macroéconomie. / A job interview for the intern position in the macroeconomic Data Science team.

Challenge décrit dans le document joint. Lien vers l'offre de poste : https://taleez.com/apply/ingenieur-e-de-recherche-machine-learning-au-sein-du-centre-interdisciplinaire-hi-paris-f-h-palaiseau-institut-polytechnique-de-paris-cdd Le poste proposé démarrera en septembre 2026 Data source: https://www.kaggle.com/datasets/nalisha/netflix-movies-and-tv-shows-data-analysis/data (Public Domain)

Possible reward :

• Un entretien d'embauche pour le poste d'ingénieur de recherche

Challenge décrit dans le document joint. Lien vers l'offre de poste : https://taleez.com/apply/ingenieur-en-intelligence-artificielle-oriente-education-pour-le-centre-interdisciplinaire-hi-paris-f-h-palaiseau-institut-polytechnique-de-paris-cdd Le poste proposé démarrera en septembre 2026 Data source: https://www.kaggle.com/datasets/nalisha/netflix-movies-and-tv-shows-data-analysis/data (Public Domain)

Possible reward :

• Un entretien d'embauche pour le poste d'ingénieur IA

Challenge décrit dans le document joint. Lien vers l'offre de poste : https://talents.bpifrance.fr/opportunites/economiste-charge-d-evaluation-de-politique-publique-f-h/?id=9309-71 L'alternance proposée sera de 12 mois et démarrera en septembre 2026

Possible reward :

• Un entretien pour décrocher une alternance rémunérée de 12 mois au sein de la Direction des Etudes de Bpifrance

L’idée est de tester les réflexes en R/Python, l’intuition économique et les compétences standard d’analyse de données. Le format de rendu est un fichier zippé contenant, un script R ou Python au format .txt, ainsi qu’une note explicative de la démarche, des résultats, des intuitions, des limites rencontrées, etc (2 pages maximum, hors annexe). D’autres fichiers peuvent accompagner ces deux premiers si cela est pertinent. Les consignes sont intentionnellement libres, il n’y a pas de résultats spécifiques attendus. La concision des propos et la capacité de restitution seront valorisées, davantage que la significativité des résultats ou la précision des estimateurs. Le solde TARGET français depuis 2016 Après avoir présenté brièvement ce que sont les soldes TARGET, proposez une modélisation du solde TARGET français depuis 2016 jusqu’à aujourd’hui à partir des variables de votre choix. L’objectif sera d’identifier et de quantifier les causes de l’évolution du solde TARGET français sur cette période. N’hésitez pas à apporter une réflexion économique sur des événements historiques réels qui peuvent intervenir dans ce lien. - Trouvez les séries de solde TARGET FR et les autres séries statistiques que vous jugerez utiles, présentez-les succinctement et faites des analyses descriptives. - Proposez un modèle, discutez-le, présentez les résultats. La complexité n’est pas recherchée. Selon les réflexions, vous pourrez ajouter d’autres facteurs explicatifs, et décrire les données supplémentaires dont vous auriez aimé disposer pour mener à bien ce travail. Description du stage : Présentation de la direction générale et du service Vous rejoindrez la Direction générale de la Stabilité financière et des Opérations (DGSO), qui assure la mise en œuvre opérationnelle de missions exercées dans le cadre de l'Eurosystème : mise en œuvre de la politique monétaire, conduite des opérations de change, gestion des réserves, promotion du bon fonctionnement des systèmes de paiement et infrastructures de marché, stabilité financière sont autant de domaines dans lesquels la DGSO est un acteur majeur. Au sein de la Direction de l'Innovation et des Infrastructures des marchés Financiers (DIIF-DGSO), le service Résilience et études sur les Infrastructures de Marché (SRIM) a une double activité : • La définition des orientations stratégiques de la Banque en matière d'infrastructures de marché (paiement, compensation, règlement de titres) et de paiements transfrontières ainsi que le traitement de collectes statistiques liées. • Le renforcement de la résilience opérationnelle de la Place française, par l'animation du Groupe de Place Robustesse et la participation aux dispositifs de gestion de crise internationaux ; Le service est structuré en deux pôles : pôle Résilience et pôle Études et Stratégie. Vous contribuerez aux activités du pôle Études et Stratégie, précisément sur l'activité statistiques du service. L'activité statistique consiste en la collecte, l'analyse et la restitution des données transmises par les infrastructures de marché, notamment les systèmes de paiement TARGET, mais aussi par les opérateurs privés dont la Banque de France est le surveillant. Descriptif de mission Dans le cadre de votre stage, vous serez intégré(e) au pôle Études et Stratégie pour contribuer à l'analyse et à l'amélioration des outils de suivi des données des infrastructures de marché. Vous aurez pour mission : • De produire des études approfondies sur différents aspects relatifs aux infrastructures de marchés européennes (soldes TARGET, appels de marges LCH, paiements instantanés, paiements transfrontières) ; • D’exploiter des données granulaires pour en tirer de l’information pertinente dans le cadre des activités de surveillance de la Banque de France ; • D’optimiser la collecte statistique réalisée par la Banque de France auprès de plusieurs infrastructures de marché françaises ; • De participer à des groupes de travail internationaux menés par la BCE afin de produire des statistiques relatives au système TARGET. Vous contribuerez aux travaux courants du service à travers la rédaction d'études et de notes de cabinet. Dans ce cadre, vous collaborerez avec différentes directions de la Banque de France, notamment au sein de la Direction Générale de la Stabilité financière et des Opérations, afin de bénéficier des expertises complémentaires sur les sujets dont vous aurez à traiter. Profil recherché Formation recherchée : Master en Economie/Finance/Affaires Publiques (IEP, école de commerce ou d'ingénieur). Compétences : • Connaissances économiques et/ou financières générales. Une spécialisation en économie monétaire constituerait un avantage ; • Compétences en programmation (R,Python) et en économétrie ; • Bonnes capacités rédactionnelles ; • Anglais courant (écrit, oral). Qualités : • Rigueur ; • Autonomie ; • Goût travail en équipe.

Possible reward :

• Entretien pour un stage rémunéré de 6 mois à la Banque de France à partir d'Août-Septembre 2026

Détails Récompense : entretien pour un stage rémunéré au sein de Bpifrance Lieu du stage : Maisons-Alfort Dates du challenge : du 31 mars au 19 avril (inclus) Dates du stage : idéalement 6 mois, à partir d’avril (début possible en septembre 2026) Langue : Français A propos Bpifrance, Banque publique d'investissement, accompagne les entreprises, de l'amorçage jusqu'à la cotation en bourse, du crédit aux fonds propres. Interlocuteur privilégié, Bpifrance propose dans chaque région des solutions de financement ou d’investissement adaptées à chaque étape de la vie des entreprises. Bpifrance est une banque partenaire des entrepreneurs et les accompagne durablement pour soutenir leur croissance et leur compétitivité. Les équipes sont au cœur des régions, sur l’ensemble du territoire, à travers plus de 50 implantations régionales. Avec Bpifrance, les entreprises bénéficient d’un interlocuteur proche et efficace pour répondre à l’ensemble de leurs besoins de financement, d’innovation et d’investissement. La Direction de l’Évaluation des Études et de la Prospective intervient sur l’ensemble des activités du groupe Bpifrance. Au sein de Bpifrance, le Domaine « Évaluation-Conjoncture-Macroéconomie-Risque pays » analyse l’environnement économique des PME et ETI françaises, y compris à l’international, et réalise les études évaluant l’impact de Bpifrance sur ces dernières. Challenge : automatisation d’un rapport d’enquête Vous réalisez des enquêtes de conjoncture auprès de dirigeants d’entreprise et collectez les réponses numériquement. Vous disposez d’un fichier Excel nettoyé avec des données d’évolution du chiffre d’affaires et des effectifs pour l’année en cours, du niveau des carnets de commande des 6 derniers mois et des difficultés d’approvisionnement rencontrées (cf. fichier donnees.xlsx). Vous souhaitez générer automatiquement un document commentant ces séries de données, en mettant en avant l’évolution des indicateurs. Pour le chiffre d’affaires, vous souhaitez également présenter une comparaison des résultats par secteur d’activité. Le rendu doit s’approcher du fichier presentation.pptx en PJ (pour exemple, il s’arrête à l’avant dernier point). Vous pouvez aussi retrouver toutes les enquêtes précédentes sur le site lelab.bpifrance.fr. L’objectif est de générer, à partir du fichier de données, un rapport se rapprochant le plus possible des présentations d’enquête de conjoncture de Bpifrance, qui puisse se mettre à jour automatiquement (graphiques et texte) si les données sont modifiées et/ou qu’un nouveau point est ajouté. Livrables attendus : • une description détaillée de la méthodologie et des outils utilisés, ainsi que les pistes d’approfondissements envisagées, notamment pour affiner la génération de commentaires par l’IA • le support final généré • le code source commenté et/ou les prompts permettant d’obtenir le résultat (automatisation, génération des commentaires, etc.) Les outils à privilégier pour l’automatisation sont R ou Python. Récompense : A la clé de ce challenge, un entretien pour décrocher un stage rémunéré de 6 mois chez Bpifrance, au sein de la direction des études.

Possible reward :

• A la clé de ce challenge, un entretien pour décrocher un stage rémunéré de 6 mois chez Bpifrance, au sein de la direction des études.