Rattaché au département Innovation, le/la stagiaire Data Engineer & Innovation aura un champ d’action transverse, en collaboration avec l’ensemble des départements de l’entreprise. Ses principales responsabilités seront :

-          Data Management :

o  Améliorer la gestion des bases de données de manière harmonisée à l’échelle de l’entreprise

o   Concevoir des tableaux de bord de restitution de résultats des analyses et indicateurs métiers, en particulier grâce à des outils de data visualisation

o   Créer des nouveaux KPIs ou jeux de données selon les demandes métiers

-          Stratégie sur les outils IT dans l’entreprise :

o   Etat des lieux des process et outillages des différents départements de l’entreprise

o   Identification des besoins, priorisation et quantification du retour sur investissement

o   Choix de solutions innovantes et implémentation technique

-          Développement d’un outil facilitant la certification de projets carbone et plastique à forts impacts

o   Comprendre les méthodologies de certification de projets environnementaux

o   Etablir le cahier des charges de l’outil, le planning de production,et le choix de la solution technologique

o   Implémenter l’outil et former les collaborateurs

Stage de 6 mois de fin d’études d’un cursus d’Ecole Ingénieure, Informatique, Telecom, ou Data Science.

Passionné(e) par l’intelligence artificielle et la data science, avec un intérêt réel pour les sujets environnementaux à impact, vous possédez un fort esprit d’analyse permettant de résoudre des défis complexes.

Curieux(se), rigoureux(se), organisé(e) et orienté(e) « business », vous vous sentez à l’aise pour travailler dans une équipe internationale et multiculturelle.

Expérience requise :

-          Une première expérience en IA, en data science ou en data visualisation

-          Une première expérience en entreprise est un plus (amélioration des process, lancement de nouveaux outils, définition d’une stratégie IT, projets de Big Data…)

Compétences attendues :

-          Compétences techniques :

o  Connaissance d’un outil de data visualisation (Tableau, Power BI, QlikSense…)

o   Maîtrise de l’outil ChatGPT et de la personnalisation de bots GPT via la plateforme

o   Connaissances techniques liés aux modèles de NLP : architectures de modèle (GPT, BERT), environnements de calcul (GPU, TPU), frameworks de machine learning (PyTorch, TensorFlow), développement d’API…

-          Soft skills :

o   Excellentes qualités relationnelles et capacités de communication orale et écrite

o   Ouvert et curieux sur l’innovation, avec une orientation « application business »

o   Capacité à avoir une vision stratégique pour proposer les meilleures solutions et améliorations

o   Orienté-Résultat et capacité d’adaptation

o   Français et anglais requis, une langue étrangère supplémentaire est un plus.

Entretien tel ou visio avec les RH

Entretien manager en présentiel