💡 Jak skutecznie aplikować
- Dostosuj aplikację: dopasuj CV i list motywacyjny do zadań i profilu opisanych powyżej.
- Pokaż swoje pierwsze osiągnięcia i motywację do branży, nawet bez długiego doświadczenia — nauka dualna kształtuje kandydata, nie odwrotnie.
- Zadbaj o formę: CV w PDF nazwane Imię-Nazwisko-CV.pdf i grzecznie ponów kontakt telefonicznie lub e-mailem po 8–10 dniach bez odpowiedzi.
Zadania
Intégrez une équipe passionnée, dynamique et tournée vers l'innovation, dont la mission est simple et ambitieuse : concevoir et déployer des modèles d'intelligence artificielle utiles, fiables et performants au service :
- de la performance économique,
- de l'efficacité opérationnelle,
- de la fluidité des parcours collaborateur et client.
Vous évoluerez au sein de la Direction de la Donnée et des Usages, dans un environnement stimulant, structuré autour des méthodes agiles SCRUM et SAFe. Autonomie, collaboration et innovation rythment le quotidien de la squad.
Vos missions
En tant qu'Analyste Décisionnel / Alternant IA, vous serez pleinement intégré(e) à la squad et participerez à toutes les étapes des projets data et IA :
- Récupération et nettoyage des données nécessaires à l'analyse
- Manipulation et traitement des données
- Développement de modèles d'IA
- Design des pipelines de données
- Développement et automatisation des flux de données et leurs visualisations en dashboards, reporting
- Participation aux différentes cérémonies AGILE
- Assurer une veille technologique régulière pour identifier de nouvelles opportunités et bonnes pratiques
?Environnement technique
Vous travaillerez au quotidien avec un écosystème technologique riche et moderne :
Python, Talend, Oracle, Cognos, Power BI, Spark, MLflow
Formation
Étudiant.e de niveau Bac +3, vous préparez un diplôme (universitaire, d'école de commerce ou d'école d'ingénieur), avec une spécialisation en Data Scientist
Compétences requises
Techniques :
- Solide maîtrise des fondamentaux en statistiques et mathématiques
- Compétences en programmation : Python, SQL
- Première expérience ou projets en Machine Learning
- Aisance dans la manipulation et l'exploitation de données
Savoir-faire :
- Analyser et structurer une problématique data
- Construire des pipelines de traitement
- Développer et évaluer des modèles ML
- Communiquer efficacement les résultats
Savoir-être :
- Curiosité et envie d'apprendre
- Rigueur et sens du détail
- Esprit d'équipe, collaboration
- Autonomie et initiative
Métier
Codes ROME : M1419
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Odkryj kierunki kształcenia prowadzące do tego zawodu (ten sam kod ROME) i rozpocznij swoją ścieżkę nauki przemiennej.
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