Stage - Data Science & AI - Embedded Machine Learning (h/f/d)

Schaeffler est une entreprise technologique dynamique à l’échelle mondiale, et son succès est le résultat de son esprit d’entreprise et de sa longue histoire en tant que société privée. En tant que partenaire de tous les grands constructeurs automobiles, ainsi que des acteurs clés dans les secteurs de l’aérospatiale et de l’industrie, nous vous offrons de nombreuses opportunités de développement.

Présentation

Schaeffler est un leader international dans le développement et la fabrication de technologies de pointe pour la mobilité durable. La gamme de produits comprend des composants mécaniques, des systèmes de transmission électrifiés, des unités de contrôle électronique, des capteurs et des actionneurs, ainsi que des solutions de post‑traitement des gaz d’échappement.

L’équipe

L’équipe Data Analytics de l’entité Engineering de Schaeffler France recherche un.e stagiaire pour développer les solutions d’analyse de données (big data).

• Acquisition des données : IoT, uploader
• Stockage et transformation des données : technologies cloud (AWS,…)
• Visualisation des données : Business Intelligence, Dashboarding, Analyse big data
• Valorisation des données : intelligence artificielle, maintenance prédictive, enrichissement des données

Vous serez intégré dans une équipe jeune, dynamique, polyvalente et orientée solutions, organisée en méthode Agile (principalement SCRUM). L’un des objectifs de l’équipe Data Analytics est d’accompagner l’entreprise dans la digitalisation.

Vos responsabilités

• Compréhension des besoins des équipes métiers
• Nettoyage, transformation, structuration et visualisation des données
• Développement et validation de modèles d’apprentissage automatique avec contrainte d’embarquabilité
• Étude spécifique sur la méthode d’entraînement des modèles

Profil recherché

• Bac +4 minimum
• Compétences : Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, Data visualisation
• Langage de programmation : Python (MATLAB serait un plus, C un plus)
• Langue : Français (bilingue) et Anglais (bon niveau)

Savoir‑être

• Rigueur
• Curiosité technologique et fonctionnelle
• Compréhension du besoin client, et sens du service
• Esprit d’équipe
• Bon savoir‑être

Date arrivée envisagée : Juin 2025

Durée : 3 à 4 mois

Temps plein de 35h

Unité commerciale : R&D E-Mobility

Grade : EMOB R&D CT F&F PDS3 2

Votre contact : Aurelie Adell Lacombe