Stage PFE 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D

Ekimetrics is hiring a Stage PFE 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D in Paris, France. Level rates it ; you can apply on Level.

AI in this role

AI/ML engineering intern splitting time between internal R&D innovation projects and client-facing data transformation solutions.

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Ekimetrics est un leader mondial de l'efficacité marketing et commerciale et des solutions d'IA à l'échelle. Depuis 2006, nous aidons les entreprises à optimiser leur marketing et leurs opérations en combinant IA avec expertise business et technologique dans 4 domaines : Marketing & commercial effectiveness, Customer analytics, Operational excellence, ESG & sustainability. Avec une équipe 100% internalisée et des bureaux à Paris, Londres, New York, Hong Kong et Shanghai, nous concevons des solutions sur mesure qui transforment les données en impact positif concret, grâce à une combinaison unique de technologie et de services. Notre force est de déployer une IA à impact, à grande échelle. Notre mission : mobiliser cette puissance pour répondre aux défis les plus urgents de notre temps. Nous nous engageons pour une IA responsable et frugale, pour garantir un impact constant à grande échelle, et pour rester fidèles à nos valeurs et à notre ADN.

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

How we rate this

Stage PFE 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D at Ekimetrics rates 90 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.

Classification

Builds AI. The job is building AI systems.

●●●● Builds AI80 to 100
●●●○ Works on AI60 to 79
●●○○ Uses AI40 to 59
●○○○ Little AI0 to 39

Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.

Key facts

Stage PFE 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D is an open job at Ekimetrics.
Level rates this role AI Level 4 of 4: Builds AI.
The role is based in Paris.
The job was posted on September 24, 2026.
Seniority: intern.
Applications are handled by Ekimetrics. Apply on Ekimetrics

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Skills and AI tools this role asks for

Machine learningDeep learningEconometricsNumerical OptimizationData AnalysisLangChainPyTorchTensorFlow

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Pay

Typical machine learning engineer job: $198k

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Questions you could be asked

Tell me about a project where machine learning was part of your work. What did you do?
Tell me about a project where deep learning was part of your work. What did you do?
Tell me about a project where econometrics was part of your work. What did you do?
Tell me about a project where numerical optimization was part of your work. What did you do?
Tell me about a project where data analysis was part of your work. What did you do?

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List these exact terms on your resume: Machine learning, Deep learning, Econometrics, Numerical Optimization, and Data Analysis. 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.
Lead with what you built, trained or shipped. This role is judged on the AI system itself, not the tools around it.

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