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# Alternant(e) Data Scientist - Machine Learning & Analyse (F/H)

- **Company:** Kaischool
- **Location:** Fontenay-sous-Bois, France (Remote available)
- **Experience:** Internship
- **Salary:** €35,824.0 - €80,266.0
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Artificial Intelligence, Extract Transform Load (ETL), Data Visualization, Python (Programming Language), Machine Learning, NumPy, Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Pandas, Scikit Learn
- **Published:** September 16, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=cb4c374a28cd5c17

## About the Role

* Vous souhaitez préparer un diplôme de niveau Bac+4 ou Bac+5 avec une spécialisation en Data Science, Mathématiques appliquées, Statistiques ou Intelligence Artificielle.
 * Vous maîtrisez le langage Python (librairies Pandas, NumPy, Scikit-learn) et le langage SQL.
 * Vous avez une bonne compréhension des principes mathématiques sous-jacents aux algorithmes de Machine Learning.
 * Doté(e) d'un excellent esprit critique et analytique, vous êtes capable de traduire une problématique métier en solution technique.

## Description

Vous intégrerez le pôle Data / Intelligence Artificielle de l'entreprise pour participer à la valorisation des données et au développement de modèles prédictifs ayant un impact direct sur la stratégie métier.

Vos missions au sein de l'entreprise :

 * Exploration et préparation : Collecter, nettoyer et structurer de larges volumes de données (ETL, requêtes SQL) pour les rendre exploitables.
 * Modélisation prédictive : Développer, entraîner et évaluer des modèles statistiques et de Machine Learning (classification, régression, clustering, etc.).
 * Restitution et Data Visualization : Concevoir des tableaux de bord interactifs (Power BI, Tableau) et vulgariser les résultats complexes auprès des équipes opérationnelles et de la direction.
 * Mise en production : Collaborer avec les Data Engineers pour assurer le déploiement, le suivi et l'optimisation des algorithmes en environnement de production.
 * Veille technologique : Suivre les avancées en IA et identifier de nouvelles approches pour améliorer la performance des modèles existants.


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