Description du poste
QUI SOMMES-NOUS
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 et d’optimisation de la performance opérationnelle, SUEZ IT Hub développe des solutions innovantes basées sur la donnée et l’intelligence artificielle. L’objectif est d’exploiter les données issues des systèmes d’information, des capteurs terrain et des opérations pour améliorer la prise de 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 à fort impact métier.
Missions principales :
- 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 pipeline automatisé).
Profil recherché :
- 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.