Winamax est une entreprise dynamique et innovante qui repousse les limites de l'industrie du jeu en ligne. Leader du poker et des paris sportifs en France avec respectivement 350 000 joueurs et 500 000 parieurs mensuels. Notre identité repose sur la créativité et l’audace : “work hard, play harder” aurait pu être écrit pour Winamax ! Nous nous engageons à offrir à nos joueurs une expérience exceptionnelle, combinant technologie de pointe, divertissement passionnant et services toujours plus qualitatifs.
Au cœur de Paris, nos locaux et les divers avantages proposés (salle de sport, cours collectifs, massages, barbecues tout l’été, soirées régulières…) font de notre entreprise un lieu vraiment atypique. Réunis dans les mêmes bureaux, la passion commune de tous pour les jeux, ainsi que notre culture internationale, influencée par nos équipes espagnoles, allemandes et portugaises, constituent la véritable force de notre entreprise.
Et si tu avais un futur dans le jeu ?
À PROPOS DU STAGE
Rejoins l’équipe Betting R&D de Winamax pour un projet mêlant modélisation probabiliste, analyse de données sportives et développement algorithmique. L’objectif : concevoir un modèle capable de prédire les classements possibles de courses (Formule 1, cyclisme, etc.) en combinant approche mathématique et puissance de calcul. Un stage à la croisée de la data science, du développement logiciel et du pari sportif.
DESCRIPTIF DU STAGE
Winamax investit dans la modélisation avancée des performances sportives afin d’enrichir ses outils d’analyse et d’aide à la décision. Ce stage s’inscrit dans cette démarche : il vise à modéliser les ordonnancements de résultats pour des compétitions où les positions finales dépendent de multiples facteurs (performance, stratégie, incidents de course, etc.).
Aux côtés de l'équipe Betting R&D, tu participeras à :
Recherche et conception
• Étudier les modèles probabilistes utilisés pour la prédiction de résultats sportifs.
• Concevoir un modèle mathématique de calcul des probabilités d’ordonnancement.
• Identifier les variables influentes selon le sport (position sur la grille, météo, équipe, historique…).
Développement et implémentation
• Développer les algorithmes de prédiction en Python et/ou C++.
• Optimiser les performances pour traiter un grand nombre de combinaisons possibles.
• Intégrer les calculs dans un environnement backend Node.js.
• Tu es étudiant(e) en école d’ingénieur, spécialisation maths appliquées / data / informatique.
• Tu maîtrises Python et possèdes de bonnes bases en C++.
• Tu as une bonne compréhension des probabilités, statistiques et modèles stochastiques.
Tes atouts :
• Connaissance en algorithmes d’optimisation.
• Premières expériences en Node.js ou backend web.
• Intérêt pour le sport automobile ou le cyclisme.
MODALITÉS ASSOCIÉES AU STAGE
Stage à temps plein, basé à Paris intra-muros
Durée : 6 mois
Démarrage : 2026
PROCESSUS DE RECRUTEMENT
• Test technique sur CoderPad
• Entretien RH en visio
• Échange technique dans nos locaux avec l’équipe Betting R&D
Nos processus de recrutement durent en moyenne 2 à 4 semaines.
À PROPOS DU STAGERejoins l’équipe Betting R&D de Winamax pour un projet mêlant modélisation probabiliste, analyse de données sportives et développement algorithmique. L’objectif : concevoir un modèle capable de prédire les classements possibles de courses (Formule 1, cyclisme, etc.) en combinant approche mathématique et puissance de calcul. Un stage à la croisée de la data science, du développement logiciel et du pari sportif.DESCRIPTIF DU STAGEWinamax investit dans la modélisation avancée des performances sportives afin d’enrichir ses outils d’analyse et d’aide à la décision. Ce stage s’inscrit dans cette démarche : il vise à modéliser les ordonnancements de résultats pour des compétitions où les positions finales dépendent de multiples facteurs (performance, stratégie, incidents de course, etc.).Aux côtés de l'équipe Betting R&D, tu participeras à :Recherche et conception • Étudier les modèles probabilistes utilisés pour la prédiction de résultats sportifs.• Concevoir un modèle mathématique de calcul des probabilités d’ordonnancement.• Identifier les variables influentes selon le sport (position sur la grille, météo, équipe, historique…).Développement et implémentation• Développer les algorithmes de prédiction en Python et/ou C++.• Optimiser les performances pour traiter un grand nombre de combinaisons possibles.• Intégrer les calculs dans un environnement backend Node.js.STACK & ENVIRONNEMENT TECHNIQUELangages : Python, C++, Node.jsMéthodologies : modélisation probabiliste, optimisation algorithmiqueEnvironnement : Linux, outils internes Winamax, datasets sportifs réelsPROFIL RECHERCHÉCe stage est fait pour toi si :• Tu es étudiant(e) en école d’ingénieur, spécialisation maths appliquées / data / informatique.• Tu maîtrises Python et possèdes de bonnes bases en C++.• Tu as une bonne compréhension des probabilités, statistiques et modèles stochastiques.Tes atouts :• Connaissance en algorithmes d’optimisation.• Premières expériences en Node.js ou backend web.• Intérêt pour le sport automobile ou le cyclisme.MODALITÉS ASSOCIÉES AU STAGEStage à temps plein, basé à Paris intra-murosDurée : 6 moisDémarrage : 2026PROCESSUS DE RECRUTEMENT• Test technique sur CoderPad• Entretien RH en visio• Échange technique dans nos locaux avec l’équipe Betting R&DNos processus de recrutement durent en moyenne 2 à 4 semaines.
POURQUOI NOUS REJOINDRE ?
Si le poker ou les paris sportifs ne sont pas des arguments suffisants, nous en avons d’autres !
- Un cadre de travail unique et convivial, en plein cœur de Paris (salle de sport, salle de jeux vidéo, terrains de pétanque, boissons offertes…)
- Un esprit startup avec des équipes jeunes et dynamiques
- Une vie d’entreprise riche : évènements team buildings, et soirées organisées régulièrement par notre CSE (poker, gaming, jeux de plateau, barbecues tout l'été…)
- Des primes d’intéressement et de participation vraiment attractives (n'hésite pas a demander plus d'infos au recruteur)
- Un accès au programme de cooptation (avec un bonus pouvant aller jusqu’à 5000 €)
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