Stage – AI & Data Scientist

Responsabilités

• Analyse de besoins clients complexes et réalisation d’analyses quantitatives poussées.
• Conception et implémentation de modèles statistiques et IA.
• Création de pipelines de données efficaces pour l’intégration et le traitement des données selon les derniers standards techniques.
• Développement de dashboards interactifs et percutants qui transforment les données en insights clairs.
• Participation aux missions de data engineering pour élargir votre palette de compétences et développer un profil polyvalent.
• Élaboration de supports de restitution des résultats, mettant en valeur vos compétences en datavisualisation.
• Présentation des résultats de votre travail au client en collaboration avec le reste de l’équipe projet.
• Contribution au développement commercial du cabinet.

Pourquoi rejoindre Polynom ?

• Polynom est l’un des rares cabinets français à concevoir, déployer et opérer déjà en production des systèmes agentiques complexes.
• Nous ne subissons pas la vague de l’IA agentique ; nous la devançons, en construisant des solutions à fort impact opérationnel pour nos clients.
• Nous défendons une approche souveraine et indépendante de l’IA, avec des technologies maîtrisées, interopérables et non captives des hyperscalers.
• Vous évoluerez dans un environnement scientifique et technique de très haut niveau, avec une équipe R&D qui publie dans les plus grandes conférences IA, dont deux articles à NeurIPS 2025.
• Polynom est une équipe entrepreneuriale, exigeante et bienveillante, notée 4,4/5 sur Glassdoor et engagée dans une démarche de labellisation Great Place to Work.
• Rejoindre Polynom accélère votre progression sur les sujets IA les plus avancés, tout en contribuant à des projets concrets.

Qualifications

Grande école d’ingénieur ou d’informatique ou Université (BAC+3 à BAC+5) avec une dominante en informatique décisionnelle, en data science, en statistiques ou en économétrie.

Une bonne maîtrise de la programmation sous Python et des librairies de manipulation de données et de data science (Pandas, Scikit-Learn, Scipy, etc).

Forte curiosité intellectuelle et capacité à résoudre des problèmes complexes.

Capacité à présenter vos résultats devant des audiences techniques ou non techniques.