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Stage Machine Learning
La Javaness · Paris
Job description
À propos du poste
Intégré(e) au Lab Data, composé d’une vingtaine d’experts en Machine Learning, tu travailleras sur des projets concrets pour nos clients tout en participant à la recherche et au développement des dernières méthodes d’apprentissage automatique.
Missions principales
- Réaliser des missions avec de réelles données clients, en prenant rapidement des responsabilités.
- Conduire des travaux de R&D sur l’état de l’art des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning.
- Participer aux data meetings hebdomadaires pour partager avancées et découvertes.
- Collaborer avec les équipes IT, Design, Business, etc., afin de concevoir des solutions complètes et innovantes.
- Travailler au plus près des clients, les conseiller et concevoir les produits répondant à leurs besoins.
Profil recherché
- Étudiant(e) en Data Science, Informatique, Mathématiques ou formation équivalente.
- Bonne maîtrise des algorithmes de Machine Learning et curiosité pour les nouvelles avancées technologiques.
- Projets personnels ou participation à des compétitions Kaggle appréciés.
Compétences requises
- Python et ses bibliothèques de data science (pandas, scikit-learn).
- Frameworks de Deep Learning (Keras, PyTorch) – un plus.
- Connaissances en Big Data (Hadoop, Spark) souhaitées.
Ce que nous offrons
- Prime panier repas de 98 € net par mois.
- Pass Navigo pris en charge ou prime mobilité durable de 500 € / an.
- Cours de sport en visio chaque semaine, télétravail flexible.
- Partage de connaissances chaque vendredi après‑midi.
- Choix du matériel (Mac, Linux ou Windows) et bureau au centre de Paris (10ᵉ) avec terrasse.
- Apéros, séminaires et déjeuners en commun tout au long de l’année.
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- Employé(e) de ménage – CDI temps partiel 21
- Employé(e) de ménage à temps partiel 13
- Technicien de maintenance industrielle (H/F) 12
- Employé(e) de ménage à domicile 12
- Aide ménager / ménagère à domicile (H/F) 11
- Employé(e) de ménage – Temps partiel 9
- Aide ménager / aide ménagère (H/F) – Temps partiel 8
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