Stage - Data Scientist / ML Engineer (H/F)

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Bois-Colombes
Salaire : Non spécifié
Expérience : > 6 mois
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Rattaché(e) à la Direction de la Stratégie et du Développement, le Data Lab regroupe des compétences de Data Science, d’IA et de Software Engineering pour concevoir, développer et déployer des solutions opérationnelles améliorant les processus, les produits et les services de l’entreprise.

L’équipe compte une trentaine de personnes réparties entre Paris, Toronto et Casablanca. Le Data Lab cherche à mettre en œuvre les meilleures pratiques de développement, principalement en Python mais aussi en React et en Java, et gère des pipelines CI/CD pour déployer des applications et des APIs sur les infrastructures Docker/Kubernetes, sur Apache Airflow et dans le Cloud.

Le partage des connaissances par des présentations entres membres de l’équipe, la formation et la veille technologique sur du temps réservé font partie du mode de fonctionnement du Data Lab.

Les cas d’utilisation de data science sont variés et aboutissent à des mises en œuvre concrètes dans les outils internes et les applications clientes, par exemple :

  • Scoring du risque de défaillance des entreprises
  • Extraction d’informations à partir d’images et de documents
  • Construction et exploitation de graphe de connaissances
  • Moteur de recherche spécialisé dans l’identification des entreprises
  • Modélisation et simulations financières

Les missions : 

  • Vous intégrez l'équipe de Data Lab de Coface et travaillez le plus souvent en binôme ou dans des équipes réduites sur des projets innovants
  • Vous concevez et développez complètement des solutions pouvant mettre en œuvre des technologies de Machine Learning, jusqu’au déploiement sur nos infrastructures de containers ou dans le cloud, et au monitoring en production
  • Vous contribuez à la veille technologique

 


Profil recherché

Le profil recherché :

  • Formation d’Ingénieur ou équivalent en Data Science
  • Maîtrise des modèles d’apprentissage supervisé et non-supervisé, clustering, NLP…
  • Maîtrise de Python, son écosystème et des bonnes pratiques
  • Autonomie, curiosité, rigueur
  • Anglais : projets dans des contextes internationaux

Compétences appréciées :

  • Utilisation de Linux et Git
  • Expérience en développement d’application Python avec des standards de qualité élevés
  • Mise en œuvre de chaîne CI/CD
  • Expérience de déploiement Docker/Kubernetes et d'application dans le cloud
  • Pratique de SQL et expérience en bases NoSQL (document, graph)

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