Data Science & MLOps (H/F) en stage

Courbevoie, FR

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CEVA Logistics offre des solutions globales de chaĂźne d'approvisionnement pour connecter les personnes, les produits et les fournisseurs du monde entier. PrĂ©sents dans 170 pays et avec plus de 110 000 employĂ©s rĂ©partis sur 1 500 sites, nous sommes en bonne voie pour atteindre notre objectif : ĂȘtre l'un des cinq principaux prestataires de services logistiques (3PL) dans le monde.

Nous sommes convaincus que nos employés sont la clé de notre succÚs. Nous voulons engager et autonomiser notre équipe mondiale et diversifiée pour co-créer de la valeur avec nos clients grùce à nos solutions en logistique contractuelle et en transport aérien, maritime, terrestre et de véhicules finis. C'est pourquoi CEVA Logistics offre un environnement de travail dynamique et exceptionnel qui favorise la croissance personnelle, l'innovation et l'amélioration continue.

OSEZ GRANDIR ! Rejoignez CEVA Logistics, et vous ferez partie d'une équipe qui valorise l'imagination, encourage l'audace et l'exemplarité, et s'engage pour l'excellence dans tout ce que nous faisons. Rejoignez-nous dans notre mission de façonner l'avenir de la logistique mondiale alors que nous devenons un leader mondial de l'industrie de la logistique. Alors que nous continuons de croßtre à un rythme rapide, allez-vous "Oser grandir" avec nous ?

 

Responsabilités principales :

  • Contribuer Ă  la conception et au dĂ©veloppement de modĂšles d'apprentissage automatique pour rĂ©pondre Ă  des problĂ©matiques mĂ©tier, sous la supervision de data scientists expĂ©rimentĂ©s.

  • Participer au dĂ©ploiement de cas d’usage en intelligence artificielle, en aidant Ă  transformer des modĂšles de preuve de concept en solutions Ă©volutives prĂȘtes pour la production.

  • AcquĂ©rir une expĂ©rience pratique des outils MLOps (par exemple : Docker, Jenkins, MLflow) afin d’automatiser les workflows de dĂ©ploiement et de surveillance des modĂšles.

  • Travailler avec des plateformes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud) pour gĂ©rer et traiter les charges de travail IA/ML.

  • Utiliser Python et SQL pour analyser et manipuler des ensembles de donnĂ©es, avec un accompagnement visant Ă  renforcer les compĂ©tences techniques.

  • Participer aux activitĂ©s de surveillance et de rĂ©entraĂźnement des modĂšles afin de garantir des performances constantes des solutions IA.

  • Collaborer avec des Ă©quipes pluridisciplinaires pour comprendre les besoins mĂ©tier et contribuer Ă  des solutions basĂ©es sur l’intelligence artificielle.

  • PrĂ©parer des rapports et des visualisations pour communiquer les rĂ©sultats et l’avancement des projets aux membres de l’équipe.

Profil et compétences :
Formation :

  • Inscription en derniĂšre annĂ©e d’un cursus de niveau Bac+3 ou Bac+5 (Licence ou Master) en informatique, data science, ingĂ©nierie, mathĂ©matiques ou dans un domaine connexe.

  • Avoir suivi des cours en apprentissage automatique, statistiques ou analyse de donnĂ©es est un atout.

Compétences techniques :

  • Connaissances de base en Python et familiaritĂ© avec des bibliothĂšques comme scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.

  • ComprĂ©hension des algorithmes de machine learning et des mĂ©thodes statistiques.

  • Connaissance de base du langage SQL pour les requĂȘtes et la gestion de donnĂ©es.

  • Une premiĂšre exposition aux plateformes cloud (AWS, Google Cloud ou Azure) ou aux outils de conteneurisation (par exemple Docker) est un plus.

  • IntĂ©rĂȘt pour les pratiques MLOps et les outils comme MLflow, Kubeflow ou Jenkins.

  • Une premiĂšre expĂ©rience avec des outils de visualisation de donnĂ©es (par exemple : Streamlit ou Qlik Sense) est un atout.

Compétences relationnelles :

  • CuriositĂ© et volontĂ© d’apprendre, avec une attitude proactive face aux dĂ©fis.

  • Bon esprit d’équipe et capacitĂ© Ă  collaborer efficacement dans un environnement collectif.

  • Excellentes compĂ©tences en communication, avec la capacitĂ© d’exprimer ses idĂ©es clairement et de demander de l’aide si nĂ©cessaire.

  • Rigueur et sens du dĂ©tail, avec la capacitĂ© de gĂ©rer plusieurs tĂąches en respectant les dĂ©lais.

  • CapacitĂ© Ă  s’adapter Ă  un environnement de travail dynamique et en Ă©volution rapide.

Ce stage de 6 mois offre une immersion au sein de la plateforme de donnĂ©es de pointe de CEVA et l’utilisation d’outils modernes basĂ©s sur le cloud, proposant ainsi une expĂ©rience d’apprentissage concrĂšte au sein d’un leader mondial de la logistique. Les stagiaires bĂ©nĂ©ficieront d’un encadrement par des professionnels expĂ©rimentĂ©s, auront l’opportunitĂ© de travailler sur des projets Ă  fort impact et de poser les bases d’une carriĂšre en data science et MLOps.

Ce poste est idéal pour les étudiants en derniÚre année souhaitant faire le lien entre leurs connaissances académiques et une expérience concrÚte en entreprise.

Si vous ĂȘtes un(e) Ă©tudiant(e) en derniĂšre annĂ©e d’école d’ingĂ©nieur ou de master, passionnĂ©(e) par la data science et le MLOps, et que vous souhaitez contribuer Ă  des solutions innovantes, nous vous encourageons vivement Ă  postuler.

En tant qu'organisation mondiale, et en appartenant au groupe CMA CGM, la diversité est essentielle à la réussite de notre entreprise; ce n'est que lorsque nous pouvons refléter les cultures, les langues, les comportements et les connaissances locales de nos clients que nous pouvons réussir. En employant des personnes ayant des expériences et des capacités différentes, nous élargissons nos connaissances et augmentons notre créativité et notre innovation. 
Veuillez noter : les processus de recrutement officiels de CEVA Logistics comprennent la communication avec les candidats par l'intermédiaire de réseaux professionnels reconnus, tels que LinkedIn ou via une adresse électronique officielle de l'entreprise : firstname.lastname@cevalogistics.com. Nous vous recommandons de ne pas répondre à des propositions et/ou offres commerciales non sollicitées émanant de personnes que vous ne connaissez pas.

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* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰

Job stats:  1  1  0

Tags: AWS Azure Docker GCP Google Cloud Jenkins Kubeflow Machine Learning MLFlow MLOps Python PyTorch Qlik Scikit-learn SQL Streamlit TensorFlow

Region: Europe
Country: France

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