Stage 2027 - AI/ML Engineer - 50% Client 50% R&D

Ekimetrics est un leader mondial de l'efficacité marketing et commerciale et des solutions d'IA à l'échelle. Depuis 2006, nous aidons les entreprises à optimiser leur marketing et leurs opérations en combinant IA avec expertise business et technologique dans 4 domaines : Marketing & commercial effectiveness, Customer analytics, Operational excellence, ESG & sustainability.     Avec une équipe 100% internalisée et des bureaux à Paris, Londres, New York, Hong Kong et Shanghai, nous concevons des solutions sur mesure qui transforment les données en impact positif concret, grâce à une combinaison unique de technologie et de services.   Notre force est de déployer une IA à impact, à grande échelle. Notre mission : mobiliser cette puissance pour répondre aux défis les plus urgents de notre temps. Nous nous engageons pour une IA responsable et frugale, pour garantir un impact constant à grande échelle, et pour rester fidèles à nos valeurs et à notre ADN.   Pourquoi recrutons-nous ? Pour accompagner notre forte croissance, nous recherchons un·e stagiaire AI Engineer qui interviendra à 50% sur des projets R&D au sein de l'équipe Innovation, et à 50% sur des projets clients au sein de notre équipe Data & Transformation Services. Chez Ekimetrics, le département Innovation mène des travaux de recherche en IA en collaboration avec nos partenaires industriels et académiques, tandis que l'équipe Data & Transformation Services accompagne nos clients sur leurs problématiques liées à l'IA. Notre positionnement unique sur le marché vous permettra d'allier des compétences statistiques et d'apprentissage variées — des modèles économétriques au deep learning, en passant par l'optimisation numérique — à une approche stratégique, pour répondre au mieux aux enjeux business de nos clients. Vos responsabilités Analyse des besoins business : traduire les besoins business en problèmes techniques et définir des objectifs mesurables Identification de solutions techniques : collaborer avec l'équipe (seniors/managers) pour identifier les approches répondant aux exigences spécifiques du projet Recherche et innovation : effectuer un travail de recherche au sein du département Innovation Traitement et analyse de données : collaborer avec les data engineers pour collecter, nettoyer et prétraiter les données nécessaires à la construction des modèles ; conduire des analyses exploratoires appuyées sur des visualisations pertinentes Développement de la solution : développer et déployer les modèles de machine learning identifiés, optimiser les modèles existants, et concevoir de nouvelles approches pour améliorer la performance Industrialisation : respecter les bonnes pratiques de code pour assurer l'industrialisation des modèles, en lien avec nos experts Solution Communication et collaboration : présenter les résultats techniques de manière claire et accessible à l'équipe et aux clients, et collaborer avec les différentes équipes pour assurer une intégration efficace des solutions proposées Partage de connaissances : partager vos connaissances en interne en apportant un support d'expert Veille technologique : suivre les avancées technologiques et les tendances du secteur de la data science et du machine learning Le profil recherché Formation en IA, Machine Learning, Data Science, Statistiques, Mathématiques Appliquées ou domaine similaire Compréhension approfondie des concepts statistiques et mathématiques sous-jacents aux algorithmes de machine learning et d'IA Bonne compréhension des enjeux et défis techniques des équipes client Excellentes compétences en communication, pour expliquer des concepts techniques de façon accessible et présenter résultats et prochaines étapes aux clients Capacité à analyser une problématique et proposer les bons scénarios après une phase de cadrage Autonomie, proactivité, excellence et curiosité Maîtrise de Python et de ses bibliothèques courantes (TensorFlow ou PyTorch, scikit-learn, LangChain) Expérience avec les systèmes de contrôle de version, notamment Git, pour le suivi du code source et le travail collaboratif Des compétences en manipulation de données (extraction, transformation, chargement — ETL) sont un plus Anglais indispensable Notre processus recrutement Un test technique sur HackerRank Un entretien RH avec un(e) Talent Acquisition Une étude de cas Un entretien final