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Remote · Internship

Stage Machine Learning

La Javaness · Paris · France

Remote Posted Open until 18 Oct 2026
  • Remote 🏠 Du télétravail flexible pour tous — job description

The job, in the employer's words

Descriptif du poste

Intégré(e) à notre Lab Data composé d’une vingtaine d’experts en Machine Learning, tes activités s’orienteront autour de plusieurs grands axes :

  • Réaliser des missions avec de réelles données clients, où tu pourras très vite gagner en responsabilité
  • Effectuer un travail de R&D autour de l’état de l’art technologique et scientifique des méthodes de machine learning, dans le but de perfectionner les outils utilisés en interne
  • Participer aux data meeting hebdomadaires, au cours desquels chacun partage ses dernières avancées et découvertes
  • Collaborer avec les autres métiers (IT, Design, Business…), pour imaginer des solutions complètes et innovantes répondant aux besoins clients
  • Travailler au plus près des clients, en les conseillant directement et en concevant le produit qui saura répondre à leurs attentes

Requirements

Venant d'une formation en Data Science, Computer Science, Mathématiques, ou d’un parcours au cours duquel tu as acquis les compétences recherchées, tu justifies de bonnes connaissances des algorithmes de Machine Learning. Tu dois également être curieux et effectuer une veille autour des dernières avancées technologiques sur le sujet. Projets personnels et/ou participations à des compétitions Kaggle sauront attester de cet intérêt.

De solides connaissances en Python et une bonne maîtrise de ses librairies de Machine Learning (pandas, scikit-learn, etc.) sont obligatoires. La maîtrise d’un ou plusieurs frameworks de Deep Learning (Keras, Pytorch…) est un réel plus.

Compétences obligatoires:

  • Python
  • Machine Learning / Deep Learning

Compétences appréciées:

  • Pédagogie, vulgarisation de concepts techniques
  • Esprit de synthèse
  • Écosystème Big Data (Hadoop, Spark)
  • Programmation logiciel et web

Format: Stage de 4 à 6 mois de préférence en fin d’études

Benefits

🍴Une prime « paniers repas » versée mensuellement à hauteur de 98€ net

🚲 Au choix: La prise en charge intégrale de ton pass Navigo, ou une prime mobilité durable de 500€/an versée mensuellement
🤸 Des cours de sport en visio chaque semaine gratuits pour tous
🏠 Du télétravail flexible pour tous
📘 Du partage de connaissance en interne : chaque vendredi après midi, « une séance de présentation » est organisée par un collaborateur sur un sujet qu’il souhaite partager à tous
💻 Au choix: un ordinateur Mac, Linux, ou Windows selon tes préférences et compétences
🗺️ Des locaux situés dans le centre de Paris (10e), avec une super terrasse pour profiter de l’été
🍺 Des apéros, séminaires, déjeuners en commun et autres réjouissances plusieurs fois par an

Benefits mentioned

  • 🍴Une prime « paniers repas » versée mensuellement à hauteur de 98€ net
  • 🚲 Au choix: La prise en charge intégrale de ton pass Navigo, ou une prime mobilité durable de 500€/an versée mensuellement
  • 🤸 Des cours de sport en visio chaque semaine gratuits pour tous
  • 🏠 Du télétravail flexible pour tous
  • 📘 Du partage de connaissance en interne : chaque vendredi après midi, « une séance de présentation » est organisée par un collaborateur sur un sujet qu’il souhaite partager à tous
  • 💻 Au choix: un ordinateur Mac, Linux, ou Windows selon tes préférences et compétences
  • 🗺️ Des locaux situés dans le centre de Paris (10e), avec une super terrasse pour profiter de l’été
  • 🍺 Des apéros, séminaires, déjeuners en commun et autres réjouissances plusieurs fois par an

Requirements mentioned

  • Venant d'une formation en Data Science, Computer Science, Mathématiques, ou d’un parcours au cours duquel tu as acquis les compétences recherchées, tu justifies de bonnes connaissances des algorithmes de Machine Learning. Tu dois également être curieux et effectuer une veille autour des dernières avancées technologiques sur le sujet. Projets personnels et/ou participations à des compétitions Kaggle sauront attester de cet intérêt.
  • De solides connaissances en Python et une bonne maîtrise de ses librairies de Machine Learning (pandas, scikit-learn, etc.) sont obligatoires. La maîtrise d’un ou plusieurs frameworks de Deep Learning (Keras, Pytorch...) est un réel plus.
  • Python
  • Machine Learning / Deep Learning
  • Pédagogie, vulgarisation de concepts techniques
  • Esprit de synthèse
  • Écosystème Big Data (Hadoop, Spark)
  • Programmation logiciel et web
  • Format: Stage de 4 à 6 mois de préférence en fin d’études

No Mondays shows this listing as the employer published it. Check the details on the employer's site before you apply.

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