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Stage PFE 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D

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Ekimetrics

What you'll do

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Analyse des besoins business : traduire les besoins business en problèmes techniques et définir des objectifs mesurables
Identification de solutions techniques : collaborer avec l'équipe (seniors/managers) pour identifier les approches répondant aux exigences spécifiques du projet
Recherche et innovation : effectuer un travail de recherche au sein du département Innovation
Traitement et analyse de données : collaborer avec les data engineers pour collecter, nettoyer et prétraiter les données nécessaires à la construction des modèles ; conduire des analyses exploratoires appuyées sur des visualisations pertinentes
Développement de la solution : développer et déployer les modèles de machine learning identifiés, optimiser les modèles existants, et concevoir de nouvelles approches pour améliorer la performance
Industrialisation : respecter les bonnes pratiques de code pour assurer l'industrialisation des modèles, en lien avec nos experts Solution
Communication et collaboration : présenter les résultats techniques de manière claire et accessible à l'équipe et aux clients, et collaborer avec les différentes équipes pour assurer une intégration efficace des solutions proposées
Partage de connaissances : partager vos connaissances en interne en apportant un support d'expert
Veille technologique : suivre les avancées technologiques et les tendances du secteur de la data science et du machine learning

Formation en IA, Machine Learning, Data Science, Statistiques, Mathématiques Appliquées ou domaine similaire
Compréhension approfondie des concepts statistiques et mathématiques sous-jacents aux algorithmes de machine learning et d'IA
Bonne compréhension des enjeux et défis techniques des équipes client
Excellentes compétences en communication, pour expliquer des concepts techniques de façon accessible et présenter résultats et prochaines étapes aux clients
Capacité à analyser une problématique et proposer les bons scénarios après une phase de cadrage
Autonomie, proactivité, excellence et curiosité
Maîtrise de Python et de ses bibliothèques courantes (TensorFlow ou PyTorch, scikit-learn, LangChain)
Expérience avec les systèmes de contrôle de version, notamment Git, pour le suivi du code source et le travail collaboratif
Des compétences en manipulation de données (extraction, transformation, chargement — ETL) sont un plus
Anglais indispensable

French

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