Bel est un acteur majeur de l'alimentation à travers des portions de bien manger laitières, fruitières ou végétales, et l'un des leaders mondiaux du secteur des fromages de marque. Son portefeuille de produits différenciés et d'envergure internationale tels que La Vache qui rit®, Kiri®, Babybel®, Boursin®, Nurishh®, Pom'Potes® ou GoGo squeeZ®, ainsi qu'une trentaine d'autres marques locales, lui ont permis de réaliser en 2024 un chiffre d'affaires de 3,7 milliards d'euros.

Vous souhaitez rejoindre une entreprise dotée de marques fortes, qui place le consommateur et la responsabilité au cœur de ses décisions ? Bel est fait pour vous !

Vous êtes audacieux, pragmatique et déterminé ? Vous souhaitez contribuer à la transformation d’un groupe agroalimentaire international ? Alors venez mesurer l’impact de votre talent et de votre énergie sur la réalisation d’un projet d’entreprise ambitieux et durable !

#IWorkForAllForGood

Stage de 6 mois à partir de Juillet ou septembre.

Au sein de l'équipe Data & Analytics, sous la direction du Tech Lead Data Science, le stagiaire en Data Science travaillera en étroite collaboration avec l’équipe Data ainsi que les métiers. Il sera responsable du développement autonome de projets liés à l'analyse des données, tout en contribuant à la rédaction des standards de l'entreprise. Ce stage offre une opportunité unique d'acquérir une expérience pratique dans le domaine de la Data Science au sein d'une entreprise internationale.

Responsabilités :

• Collaborer avec le Tech lead Data Science pour comprendre les besoins en matière d'analyse de données.
• Développer et mettre en œuvre des projets de Data Science de manière autonome :

• Maîtriser les différentes disciplines d'un projet de data science, incluant les statistiques classiques, la modélisation, l'optimisation et la data visualisation.

• • Recueillir et cadrer les besoins avec les métiers, et échanger avec les parties prenantes durant les différentes étapes de projet.
  • Maîtriser toutes les étapes d'un projet de modélisation : de la compréhension des modèles de machine learning et deep learning à leur mise en œuvre.
• Participer à la rédaction de standards et de bonnes pratiques en matière d'analyse de données.
• Contribuer à l'analyse et à la visualisation des données pour soutenir les initiatives de l'entreprise.
• Effectuer des recherches et des analyses pour résoudre des problèmes spécifiques liés à la Data Science.
• Être capable de traiter des sujets industriels, par exemple dans les domaines de la R&D (data scraping pour l’équipe Taste & Flavor pour de l’analyse avancée de leurs données) et de la fabrication (récupération et le traitement des données provenant des capteurs et/ou des machines afin d'expliquer et de prédire les arrêts ou les pannes potentielles).

Qualifications requises :

• Être en fin d'études dans le domaine de la Data Science, de l'Informatique, des Mathématiques Appliquées

• Maîtriser les langages de programmation Python et SQL.
• Connaître les principes de déploiement des modèles en production.
• Connaitre les principes d'API et de versionning type Git.
• Avoir une approche très orientée solution et business.
• Connaitre les best practices de développement appliqué en data science.
• Avoir des connaissances sur les principes de cloud sous Google Cloud Platform (GCP).
• La connaissance du domaine agroalimentaire et de la recherche et développement est un plus.

Posséder d'excellentes compétences en communication et être capable de travailler efficacement au sein d'une équipe multidisciplinaire.

Ce stage offre une opportunité exceptionnelle d'acquérir une expérience pratique dans le domaine de la Data Science au sein d'une entreprise innovante et en pleine croissance. Le stagiaire en Data Science jouera un rôle clé dans le soutien des initiatives de l'entreprise en matière d'analyse de données, tout en contribuant à l'élaboration de standards et de bonnes pratiques.

Si ce poste vous intéresse, nous vous invitons à cliquer dès à présent sur le bouton Postuler. L'équipe recrutement prendra alors très prochainement contact avec vous.