Data Science Trainee

Description

En tant que stagiaire en science des données, vous contribuerez au développement de solutions d’analytique avancée et d’intelligence artificielle pour améliorer les produits et services de Beneva. Vous bénéficierez de l’accompagnement d’une équipe de scientifiques de données chevronnés pour vous développer dans votre domaine d’étude. Vous mettrez à profit vos connaissances afin de proposer des solutions novatrices valorisant les données.

Nos scientifiques de données œuvrent notamment dans les domaines de l’apprentissage automatique, de la modélisation prédictive, de l’optimisation, de la visualisation des données, du traitement automatique du langage naturel et de la vision par ordinateur.

Vous vous réaliserez dans les fonctions suivantes :

Travailler étroitement avec l’équipe et nos partenaires internes pour proposer des solutions d’analytique avancée et d’intelligence artificielle fondées sur les données visant à améliorer nos produits et services

Explorer de nouvelles approches afin d’améliorer la performance de nos modèles et proposer des solutions à valeur ajoutée pour nos partenaires

Appliquer vos connaissances en statistiques, en programmation et en apprentissage automatique pour élaborer des solutions à partir de données réelles à l’aide des outils en place (R, Python)

Extraire, organiser, explorer et nettoyer des données de plusieurs sources différentes (structurées et non‐structurées)

Faire le pont entre l’état de l’art de la recherche en apprentissage automatique et les applications en entreprise

Faire une revue de la littérature sur les nouveaux développements dans le domaine de l’apprentissage automatique

Présenter et communiquer les concepts et résultats des différentes solutions explorées

Vos talents et qualifications :

Être aux études au baccalauréat, à la maîtrise ou en doctorat en informatique, mathématiques, statistiques, intelligence d'affaires ou l’équivalent dans les domaines de l’analytique avancée ou de l’intelligence artificielle

Avoir un vif intérêt pour le développement de solutions d’analytique avancée et d’intelligence artificielle

Posséder de l’expérience en manipulation et préparation de données

Maîtriser les langages R ou Python

Connaître un ou plusieurs des concepts suivants : concepts de régression, de séries chronologiques, de réseaux de neurones, d’arbres de classification ou de régression, d’inférence bayésienne, de regroupement (clustering), de techniques d’apprentissage automatique, etc.

Maîtrise avancée du français, tant à l’oral qu’à l’écrit

#LI-Hybride