Stagiaire Data & Intelligence ArtificielleSUEZ

SUEZ IT Hub accélère sa transformation digitale ! Pour valoriser pleinement ses données et soutenir ses ambitions stratégiques, le groupe crée une nouvelle Direction DATA et FLUX, rattachée à la DSI. Rejoignez-nous au sein de cette équipe dynamique et pilotez les applications au cœur de la plateforme d'échange du SI SUEZ.

Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale etd'optimisation de la performance opérationnelle, SUEZ IT Hub développe dessolutions innovantes basées sur la donnée et l'intelligence artificielle.
L'objectif est d'exploiter les données issues des systèmesd'information, des capteurs terrain et des opérations pour améliorer la prisede décision, anticiper les risques et optimiser les ressources.
Nous recherchons un(e) stagiaire PFE en Data& IA pour contribuer à la conception et au développement de cas d'usage àfort impact métier .

Missionsprincipales:

Le/la stagiaire aura pour missions :
Collecter, structurer et nettoyer des données issues de différentes sources (bases de données, IoT, systèmes métiers).
Réaliser des analyses exploratoires afin d'identifier des tendances et opportunités d'optimisation.
Développer et entraîner des modèles de Machine Learning (prédiction, classification, détection d'anomalies).
Sélection et implémentation de modèles IA adaptés
Concevoir des tableaux de bord et outils de visualisation pour le pilotage des indicateurs clés.
Participer à l'industrialisation des modèles (API, pipelines data, automatisation).
Documenter les travaux réalisés et présenter les résultats aux équipes métiers et techniques.
Évaluation comparative des performances
Industrialisation partielle (API ou pipelineautomatisé

Profilrecherché :

Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou Master en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique ou équivalent.
Solides compétences en Python.
Bonne maîtrise des bases de données et SQL.
Connaissances en data visualisation (Power BI, Tableau ou équivalent).
Compréhension des concepts statistiques et Machine Learning.
Rigueur, esprit analytique et autonomie.
Bon niveau de communication écrite et orale.

Compétences appréciées :

Manipulation de données volumineuses (Big Data).
Python (Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)
SQL
Power BI / outils de visualisation
Docker / API REST
Git
Notions Cloud (Azure, AWS, GCP) appréciées