BasĂ© sur 39 offres pour ce poste (Junior, France, 3 derniĂšres semaines). Fourchette habituelle 41kâŹâ56kâŹ, mĂ©diane 46kâŹ. Cette offre (14kâŹ) est sous la fourchette.
đĄ Envie de passer de l'expĂ©rimentation Ă des projets Data & IA concrets ?
Chez Fleury Michon, nous recherchons un stagiaire Data Engineer pour participer Ă des projets concrets mĂȘlant Data Engineering, dĂ©veloppement Python et Intelligence Artificielle gĂ©nĂ©rative.
L'objectif ? Construire des solutions permettant de collecter, transformer, fiabiliser et exploiter les données, tout en expérimentant les possibilités offertes par les LLM et les nouveaux outils d'IA pour automatiser et accélérer les traitements.
Vous travaillerez sur des problématiques concrÚtes, avec un impact réel, depuis l'intégration des sources de données jusqu'à la production de résultats directement exploitables par les équipes métier.
đ Le stage comporte Ă©galement une forte dimension expĂ©rimentation et innovation : vous serez amenĂ©(e) Ă tester de nouveaux outils et approches autour de l'IA gĂ©nĂ©rative et Ă Ă©valuer leur pertinence pour nos usages Data.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec le responsable Data, qui vous apportera la connaissance métier et fonctionnelle. De votre cÎté, vous serez pleinement impliqué(e) dans la conception et la réalisation technique des solutions.
đ ïž Vos missions
Vous pourrez notamment intervenir sur :
đ Data Engineering
Identifier et intégrer différentes sources de données : fichiers Excel/CSV, API, bases de données...
Développer des scripts et pipelines de traitement de données en Python.
Nettoyer, transformer et structurer les données.
Concevoir des traitements automatisés et reproductibles.
Maintenir et améliorer les pipelines existants.
đ€ Data & Intelligence Artificielle
Connecter des API et services d'IA générative.
Utiliser des LLM pour analyser, enrichir, transformer ou générer des données.
Concevoir des workflows combinant données et IA.
Expérimenter de nouveaux outils et approches pour identifier les usages les plus pertinents.
đ FiabilitĂ© & qualitĂ©
Produire des outputs structurés : fichiers, HTML, données en base, JSON, rapports, API...
Mettre en place des contrÎles et validations permettant de fiabiliser les résultats produits par l'IA.
Documenter les traitements développés et les choix techniques.
đŻ L'objectif : construire des solutions utiles, fiables et concrĂštes, et contribuer dire
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