Data Scientist Data for Supply & Material Planning Student
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Job description
e talentueux. se pour un projet de stage de fin d'études ou de longue durée, au sein de l'équipe Supply and Material Planning, basé à Lille.
Le projet vise à explorer l'utilisation de l'Intelligence Artificielle Générative (Gen IA) pour transformer la manière dont nos équipes accèdent et interagissent avec les analyses de commandes complexes. En tant que Stagiaire Data Scientist/Ingénieur IA, tu auras pour mission de développer un prototype permettant de mettre à disposition des analyses de commandes à travers une interface conversationnelle simple et efficace, exploitant les dernières avancées en matière de Modèles de Langage (LLM).
Tu auras l'opportunité de mener ce projet d'une preuve de concept (PoC) à une potentielle industrialisation (PoC-to-Prod). Nous accueillons les candidats passionnés par l'innovation, la Data Science et l'IA, désireux de transformer un processus business clé.
RESPONSABILITES L'objectif principal du stage est de développer une preuve de concept fonctionnelle en faisant partie d'un groupe projet multicompétences. Tes responsabilités incluront :
Analyse et Conception :
Étudier les besoins des utilisateurs (équipes Supply Chain, Achats) en matière d'accès aux analyses de commandes (synthèses de performance, explication des écarts, etc. ).
Définir les spécifications et valider un Scope de Produit Minimum Viable (MVP) pour l'outil basé sur l'IA Générative.
Exploration et Modélisation (Gen AI) :
Effectuer une veille technologique sur les Modèles de Langage (LLM) et les méthodes d'adaptation Faire valider l'architecture technique cible pour assurer la scalabilité et la performance du modèle en adéquation avec la stratégie technique du groupe Decathlon.
Expérimenter pour garantir une réponse pertinente et factuelle, identifier les biais possibles et proposer des solutions.
Développement et Industrialisation (PoC) :
Développer un prototype fonctionnel (MVP) capable d'interroger les tables de données existantes et de générer des synthèses ou des réponses personnalisées en langage naturel.
Évaluation et Recommandations :
Mettre en place des métriques pour évaluer la précision, la pertinence et l'utilité des réponses générées par l'IA.
Documenter l'approche technique, les résultats des expérimentations et fournir des recommandations claires pour la mise en production.
HARD SKILLS
Requirements
Connaissance des fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning.
Familiarité avec les Modèles de Langage (LLM) et les concepts d'IA Générative (Fine-tuning, RAG, Prompt Engineering).
Maîtrise du langage Python (avec une expérience souhaitée sur l'environnement Databricks (PySpark) et les bibliothèques d'analyse de données).
Notions de bases de données et de requêtes (SQL), idéalement avec connaissance de DBT.
Un plus : connaissance des environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils MLOps.
SOFT SKILLS
Excellentes capacités d'analyse et de synthèse, avec une forte orientation vers la résolution de problèmes.
Autonomie, proactivité et capacité à s'adapter à un environnement dynamique.
Solides compétences en communication pour interagir avec des équipes techniques et non techniques (Supply Chain, Achats).
Curiosité pour la supply chain analytics et l'optimisation des processus business.
QUALIFICATIONS DE BASE
Étudiant. e en Master (Bac+4/5) en Informatique (Computer Science), Science des Données (Data Science), Mathématiques Appliquées, Ingénierie ou
Benefits & conditions
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