AI Engineer - (H/F) - En alternance
Description du poste Vos missions en tant qu' AI Engineer - (H/F) en alternance : -Faire le lien entre les données des différents services financiers, et le département fidélité -Cerner et analyser les besoins métiers -Appliquer des solutions de data science sur des cas d’usages précis -Participer à la mise en œuvre du POC à la mise en production -Travailler avec différents profils data du groupe (data scientist, data engineer, data architect, data analyst) Poste basé à Massy (Île-de-France). Travail en hybride. Rythme d’alternance et présence en entreprise Du lundi au vendredi Périodes de travail de 8 heures Repos le week-end Travail en journée En entreprise : 4 jours par semaine (jours au choix) avec présence réduite à 3 jours 1 à 2 fois par mois En formation: 1 jour par semaine 1 jour supplémentaire 1 à 2 fois par mois Attention ! Cette offre ne s’adresse qu’aux candidats à l’alternance qui effectuent leur formation avec OpenClassrooms. Seules les candidatures répondant à ces critères seront étudiées. Apprenez un métier d’avenir en alternance avec OpenClassrooms. Un partenaire de l’école OpenClassrooms recherche un AI Engineer - (H/F) en alternance, pour préparer une de ses formations diplômantes reconnues par l’État. Attention : cette offre ne s’adresse qu’aux candidats à l’alternance qui effectuent leur formation avec OpenClassrooms. Seules les candidatures répondant à ces critères seront étudiées. Avec OpenClassrooms, vous apprendrez un métier avec une pédagogie mêlant 20% de théorie et 80% de pratique. Résultat : à l’issue de votre formation, vous êtes 100% prêt à l’emploi. Une fois votre diplôme en poche, nos équipes épaulent chaque profil dans la recherche d’un employeur, nous permettant d’afficher un taux d’insertion de nos étudiants en entreprise de plus de 80%. Si votre candidature est retenue, votre scolarité sera entièrement financée par votre employeur. Profil recherché Profil recherché : -Formation en Data Science Bac 5 -Maîtrise de Python, R et SQL -Connaissance et expertise des modèles analytiques avancés (machine learning & deep learning) -Notions des différents modèles d’hébergement des données et de leur exploitation (Cloud, Cloudera, etc) Merci de votre attention.