Offre de stage - Data Science.

Offre de stage - Data Science.
Sujet : Analyse du marché résidentiel neuf, élaboration d'un modèle économétrique de
l'évolution et de la répartition des prix de l'immobilier.
Qui sommes-nous ?
HABX est une start up qui cherche à révolutionner à l'aide du numérique la façon dont sont conçus, vendus
et réalisés les logements neufs.
Plus d’informations sur https://www.habx.fr/.
Pour y parvenir, HABX propose une application web permettant notamment aux futurs éventuels acquéreurs
de localiser un quartier qui correspond à leurs besoins. Ainsi, un algorithme de recommandation de
territoire, pour le moment restreint à la région parisienne, a été développé en interne. La pertinence de
l'algorithme repose en grande partie sur des données relatives aux prix des biens immobiliers neufs et
d'occasion au mètre carré en fonction de leur localisation. Ces données restent toutefois partielles, et ne
sont pas toujours d'une grande précision.
Objectifs du stage.
Un stagiaire pourrait être accueilli (pour une durée de 2 à 6 mois, date de début à définir en fonction des
disponibilités du candidat) au sein de l'entreprise afin de procéder à une analyse des fondamentaux du
marché de l'immobilier résidentiel neuf, visant notamment à la mise en place des modèles économétriques
permettant d'appréhender l'évolution et la répartition des prix de l'immobilier en fonction de leur localisation,
et de permettre ainsi une amélioration de la pertinence de l'algorithme utilisé par HABX.
Les différents objectifs de sa mission consisteraient notamment à:
• Appréhender les paramètres qui influent sur le prix d'un logement.
• Élaborer des modélisations économétriques de l'évolution et de la répartition des prix de
l'immobilier.
• Modifier l'algorithme de façon à prendre en compte les modèles ainsi élaborés.
• Mettre en place des stratégies d'acquisition et d'obtention des données manquantes.
• Étendre le modèle de façon à ce que l'algorithme puisse être mis en place sur une plus grande
échelle que celle de la région parisienne.
Contact
Florian Brun,
Data Scientist
[email protected]