Stagiaire Data Scientist

**Descriptif de l'entité et de l'activité**

Air Liquide France Industrie réunit les activités de production et de commercialisation des gaz industriels en France avec 4 branches d'activité complémentaires : Grande Industrie, Industriel Marchand, Electronique et Hydrogène. La filiale compte 2300 collaborateurs, répartis sur 80 sites sur l'ensemble du territoire, et sert plus de 300 000 clients, de l'artisan aux industriels de la pétrochimie, des laboratoires d'analyse au secteur des semi-conducteurs et à la métallurgie.

**Quelle sera votre contribution et comment vous épanouir dans ce poste ?
**La direction industrielle du cluster SWE-BOS SID est chargée d'assurer le meilleur service possible aux clients du secteur marchand industriel [IM] en minimisant les coûts de distribution.

La logistique et l'approvisionnement sont essentiels pour la satisfaction des clients et représentent une part très importante des coûts industriels. Un bon contrôle de ces coûts logistiques est donc crucial pour maintenir la croissance et la compétitivité à long terme de l'activité IM.

L'équipe Logistique et Approvisionnement fournit des stratégies visant à optimiser les modèles d'approvisionnement et à améliorer les performances logistiques dans l'ensemble de la division Europe du Sud-Ouest (SWE - France, Italie et Ibérie).

Le stagiaire sera responsable de plusieurs projets de traitement et d'optimisation de données au sein du département industriel du pôle BOS SID. Il/elle travaillera sur des cas pratiques depuis l'acquisition et la qualification des données jusqu'à leur utilisation à des fins opérationnelles. En interagissant avec les différents acteurs de la chaîne de distribution, de la source au client final, il/elle découvrira les activités de sourcing du groupe en Europe et contribuera à l'amélioration de la performance de la chaîne d'approvisionnement.

Gestion de la qualité des données : contrôle de la qualité des données et des processus (analyse des causes profondes et optimisation des processus). Validation des outils : Soutien de l'équipe opérationnelle pour le test hebdomadaire du nouvel outil dédié à la minimisation du TLC.

Suivi des données : Comparaison des résultats avec d'autres outils existants au sein du groupe, et création de rapports pour visualiser les résultats.

**Etes-vous LA personne faite pour ce poste ?
Année de césure ou dernière année de master dans un domaine quantitatif (mathématiques ou data science) avec de solides compétences en informatique.

Un premier stage en analyse quantitative ou en Machine Learning est un plus.
- Langues : anglais courant avec de bonnes capacités rédactionnelles, un niveau intermédiaire en français serait un plus.
- Logiciels : Solides compétences en Python et en bibliothèques d'apprentissage automatique (Numpy, Pandas, Sklearn, Keras, Matplotlib).
- Intérêt marqué pour les modèles complexes d'apprentissage automatique (supervisé et non supervisé, apprentissage profond, etc.)
- Connaissance approfondie des principes et pratiques de l'apprentissage automatique
- Capacité à écrire un code de production de qualité
- Une connaissance de la supply chain et une expérience de l'apprentissage automatique avec des times series seraient un avantage.
- Connaissances de base en statistique
- Capacité à travailler dans un environnement international et à interagir avec de nombreuses fonctions dans l'entreprise.
- Le stagiaire sera en relation avec des partenaires internes et externes:

- Supply Chain Team: dispatchers, business analysts, coordinators sourcing
- Digital Team: SWE Cluster, The Digital Factory (Data Science)

**Nos différences font notre performance**

Chez Air Liquide, nous nous engageons à créer un environnement de travail collaboratif et inclusif qui reflète la diversité de nos collaborateurs, de nos clients, des patients et de nos parties prenantes ainsi que des cultures à travers le monde.