Stage ingénieur(e) Data Science
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Are you looking for an internship in a successfully growing, profitable company? Then you've come to the right place Microtrac Microtrac is a fast-growing global technology group that designs, manufactures, and sells scientific analysis equipment for materials characterization. The Microtrac Group is headquartered in Germany and has subsidiaries in Japan, the United States and France. As part of the Verder Group of Companies, we are a team of passionate innovators dedicated to producing equipment that enables our customers to improve the safety of pharmaceutical, food and industrial products and conduct research in environmental and materials sciences. Microtrac's 3 pillars of excellence Gas adsorption measurement (BEL range) Particle size and shape analysis (SYNC, CAMSIZER ranges) Analysis of the dispersibility and stability/shelf-life of particles in liquid formulations (TURBISCAN, NANOTRAC, STABINO ranges) Together, these three pillars allow us to cover our customers' needs to characterize their materials and formulas, from Research and Development to Quality Control and Quality Assurance. Microtrac en français Microtrac est un groupe technologique mondial en pleine croissance qui conçoit, fabrique et vend des équipements d'analyse scientifique pour la caractérisation des matériaux. Le groupe Microtrac a son siège social en Allemagne et possède des filiales au Japon, aux États-Unis et en France. En tant que membre du groupe d'entreprises Verder, nous sommes une équipe d'innovateurs passionnés qui se consacrent à la production d'équipements qui permettent à nos clients d'améliorer la sécurité des produits pharmaceutiques, alimentaires et industriels et de mener des recherches dans les sciences de l'environnement et des matériaux. Les 3 piliers d'excellence de Microtrac sont : Mesure de l'adsorption de gaz (gamme BEL) Analyse de la taille et de la forme des particules (gammes SYNC, CAMSIZER) Analyse de la dispersibilité et de la stabilité/shelf-life des particules dans les formules liquides (gammes TURBISCAN, NANOTRAC, STABINO) Ensemble, ces trois piliers nous permettent de couvrir les besoins de nos clients pour caractériser leurs matériaux et formules, de la Recherche et Développement au Contrôle Qualité et à l'Assurance Qualité. Background Topic: Machine Learning for Quality Control: Optical Analysis of Turbid Media The Turbiscan lab [1] is a state-of-the-art scientific device which uses scattered light to evaluate formulation stability across a wide range of industries. Based on Static Multiple Light Scattering, the Turbiscan instrument can detect extremely small changes in a sample, well before they are visible to the naked eye. The Turbiscan instrument reduces the duration of quality control procedures, and provides reproducible and quantitative characterization data for every sample via the Turbiscan Stability Index (TSI). The Turbiscan is used in a variety of sectors; electronics, cosmetics, pharmaceuticals, beverages, paints and more, with new application areas emerging regularly. To keep up with scientific advancement across all regions, it is vital to continually improve our instrument performance. Internship We are looking for a student in the last year of engineering school or second year of a master's degree to join our team. As part of the innovation team, the intern will leverage advanced computational methods to deepen our understanding of complex formulations and build robust models that generate clear, impactful insights for our customers. Topic is confidential and further details will be provided during the interview. References 1. https://www.microtrac.fr/fr/produits/diffusion-statique-lumiere-multiple/turbiscan-lab/#:~:text=Le%20TURBISCAN%20est%20largement%20utilis%C3%A9,dans%20diff%C3%A9rents%20essais%20ou%20lots. Sujet : Machine Learning pour le contrôle qualité : analyse optique des milieux turbides Le laboratoire Turbiscan [1] est un dispositif scientifique de pointe qui utilise la lumière diffusée pour évaluer la stabilité des formulations dans un large éventail d’industries. Basé sur la diffusion statique de la lumière multiple, l’instrument Turbiscan peut détecter des changements extrêmement faibles dans un échantillon, bien avant qu’ils ne soient visibles à l’œil nu. L’instrument Turbiscan réduit la durée des procédures de contrôle qualité et fournit des données de caractérisation reproductibles et quantitatives pour chaque échantillon via l’Indice de Stabilité Turbiscan (TSI). Nous recherchons un étudiant en dernière année d’école d’ingénieur ou en deuxième année de master pour rejoindre notre équipe. Au sein de l’équipe innovation, le stagiaire utilisera des méthodes informatiques avancées pour approfondir notre compréhension des formulations complexes et construire des modèles robustes générant des analyses claires et percutantes pour nos clients. Le sujet est confidentiel et d’autres détails seront fournis lors de l’entretien. Experience Required Data science (machine learning, AI) Programming skills (Python, scikit-learn) Good level of professional English required (the internship is conducted with a native English speaker) Bonus: Background in physics (optics), chemistry, mathematics. Profil requis Data Science (apprentissage automatique, IA) Compétences en programmation (Python, scikit-learn) Bon niveau d’Anglais professionnel requis (le stage est effectué avec un anglophone natif) Bonus : Formation en physique (optique), chimie, mathématiques. Our offer A fun and inspiring work environment with an engaged team A lively corporate life with employee-organized events Spacious premises close to the metro and cycle paths Proposed contract Internship period possible from March to December 2025. Location Toulouse – Office based in the Balma-Gramont area, metro nearby Remuneration Legal – Meal vouchers – 50% public transport coverage Interested? An online application is the fastest way to successWe are looking forward to receiving your applicationMictrotrac Formulaction SAS · 3-5 Rue Paule Raymondis · 31200 Toulouse · FrancePhone: +33 (0) 5 62 89 29 29 #J-18808-Ljbffr
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