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Stage 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D
Stage 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D at Ekimetrics scores 34 out of 100 on AI centrality, which makes it a Level 1 role on this board.
AI in this role
Pourquoi recrutons-nous ?
Pour accompagner notre forte croissance, nous recherchons un·e stagiaire AI Engineer qui interviendra à 50% sur des projets R&D au sein de l'équipe Innovation, et à 50% sur des projets clients au sein de notre équipe Data & Transformation Services.
Chez Ekimetrics, le département Innovation mène des travaux de recherche en IA en collaboration avec nos partenaires industriels et académiques, tandis que l'équipe Data & Transformation Services accompagne nos clients sur leurs problématiques liées à l'IA.
Notre positionnement unique sur le marché vous permettra d'allier des compétences statistiques et d'apprentissage variées — des modèles économétriques au deep learning, en passant par l'optimisation numérique — à une approche stratégique, pour répondre au mieux aux enjeux business de nos clients.
Vos responsabilités
- Analyse des besoins business : traduire les besoins business en problèmes techniques et définir des objectifs mesurables
- Identification de solutions techniques : collaborer avec l'équipe (seniors/managers) pour identifier les approches répondant aux exigences spécifiques du projet
- Recherche et innovation : effectuer un travail de recherche au sein du département Innovation
- Traitement et analyse de données : collaborer avec les data engineers pour collecter, nettoyer et prétraiter les données nécessaires à la construction des modèles ; conduire des analyses exploratoires appuyées sur des visualisations pertinentes
- Développement de la solution : développer et déployer les modèles de machine learning identifiés, optimiser les modèles existants, et concevoir de nouvelles approches pour améliorer la performance
- Industrialisation : respecter les bonnes pratiques de code pour assurer l'industrialisation des modèles, en lien avec nos experts Solution
- Communication et collaboration : présenter les résultats techniques de manière claire et accessible à l'équipe et aux clients, et collaborer avec les différentes équipes pour assurer une intégration efficace des solutions proposées
- Partage de connaissances : partager vos connaissances en interne en apportant un support d'expert
- Veille technologique : suivre les avancées technologiques et les tendances du secteur de la data science et du machine learning
Le profil recherché
- Formation en IA, Machine Learning, Data Science, Statistiques, Mathématiques Appliquées ou domaine similaire
- Compréhension approfondie des concepts statistiques et mathématiques sous-jacents aux algorithmes de machine learning et d'IA
- Bonne compréhension des enjeux et défis techniques des équipes client
- Excellentes compétences en communication, pour expliquer des concepts techniques de façon accessible et présenter résultats et prochaines étapes aux clients
- Capacité à analyser une problématique et proposer les bons scénarios après une phase de cadrage
- Autonomie, proactivité, excellence et curiosité
- Maîtrise de Python et de ses bibliothèques courantes (TensorFlow ou PyTorch, scikit-learn, LangChain)
- Expérience avec les systèmes de contrôle de version, notamment Git, pour le suivi du code source et le travail collaboratif
- Des compétences en manipulation de données (extraction, transformation, chargement — ETL) sont un plus
- Anglais indispensable
Notre processus recrutement
- Un test technique sur HackerRank
- Un entretien RH avec un(e) Talent Acquisition
- Une étude de cas
- Un entretien final
Prepare for this job
A free preview built only from this posting: what it asks for, what you could be asked in an interview, and how to adjust your resume.
Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- What's a project where you used LangChain hands-on?
- Walk me through how you've used PyTorch in your day-to-day work.
- What are the limits of TensorFlow that you've run into, and how did you work around them?
- What's a project where you used scikit-learn hands-on?
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: LangChain, PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them — a tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
Want your resume actually rewritten for this job?
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