Stage - Ingénieur(e) Data Scientist / Data Engineer - Industrie - Toulouse H/F

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Nous recrutons un.e stagiaire Ingénieur.e Data Scientist / Data Engineer pour rejoindre notre Business Unit INDUSTRIE au sein de la Business Line Data & Process Intelligence, spécialisée dans l'accompagnement de nos clients dans leurs problématiques associées à la transformation digitale. Nos offres se déclinent autour de la data intelligence & de la maintenance prédictive, de la digitalisation des processus industriels et du SI Métiers.Votre mission :Vous intégrerez notre Pôle Data et participerez à la conception et au développement de solutions innovantes dans le domaine de la data science et de l'intelligence artificielle appliquées à l'industrie.Selon les projets en cours, vos missions pourront inclure :Analyse et valorisation des données : Collecter, préparer et structurer des données issues de sources variées (capteurs, systèmes industriels, logs, etc.) pour en extraire des informations pertinentes.Exploration et veille technologique : Réaliser des études sur les approches et outils récents en IA, machine learning, big data et automatisation, afin d'identifier les solutions adaptées aux problématiques industrielles.Développement de modèles et d'outils : Concevoir et implémenter des algorithmes ou prototypes permettant d'améliorer la performance, la fiabilité ou l'efficacité des systèmes (ex. optimisation, prédiction, automatisation).Visualisation et restitution : Développer des interfaces ou tableaux de bord pour faciliter l'interprétation des résultats par les équipes métiers.Contribution à l'innovation : Participer à des projets exploratoires autour de thématiques stratégiques telles que la maintenance prédictive, l'optimisation éco-énergétique, l'automatisation intelligente, l'analyse de causes racines ou la simulation numérique.

我们正在招聘一名数据科学家/数据工程师实习生，加入我们的工业事业部，隶属于数据与流程智能业务线，该业务线专注于协助客户解决与数字化转型相关的问题。我们的服务围绕数据智能与预测性维护、工业流程数字化以及业务信息系统展开。您的任务：您将加入我们的数据团队，参与设计和开发应用于工业领域的数据科学与人工智能创新解决方案。根据当前项目，您的任务可能包括：数据分析与价值挖掘：收集、准备和结构化来自多种来源的数据（传感器、工业系统、日志等），以提取相关信息。探索与技术监测：研究人工智能、机器学习、大数据和自动化领域的最新方法与工具，以识别适合工业问题的解决方案。模型与工具开发：设计和实现算法或原型，以提高系统的性能、可靠性或效率（例如优化、预测、自动化）。可视化与结果呈现：开发界面或仪表板，以便业务团队更轻松地解读结果。创新贡献：参与围绕预测性维护、能源优化、智能自动化、根本原因分析或数字仿真等战略主题的探索性项目。

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