INTERNSHIP Data Scientist Agentic AI Deep Learning

Dirigé par Rodolphe Saadé, le Groupe CMA CGM, un leader mondial du transport maritime et de la logistique, dessert plus de 420 ports dans le monde sur 5 continents. Avec sa filiale CEVA Logistics, et sa division de fret aérien CMA CGM AIR CARGO, le Groupe CMA CGM innove constamment pour proposer à ses clients une offre complète et toujours plus performante grâce à de nouvelles solutions maritimes, terrestres, aériennes et logistiques. Engagé dans la transition énergétique du transport maritime et pionnier dans l’utilisation de carburants alternatifs, le Groupe CMA CGM s’est fixé un objectif de Net Zéro Carbone d’ici 2050. À travers la Fondation CMA CGM, le Groupe agit également face à des crises humanitaires nécessitant une réponse d’urgence en mobilisant l’expertise maritime et logistique du Groupe pour acheminer partout dans le monde du matériel humanitaire. Présent dans 160 pays via son réseau de plus de 400 bureaux et 750 entrepôts, le Groupe emploie 155 000 personnes dans le monde, dont 4 000 à Marseille où est situé son siège social. Notre mission : lutter pour des échanges maritimes et logistiques mondiaux plus respectueux. Parce que nous jouons un rôle central dans l’animation des échanges mondiaux, nous devons créer de la valeur pour notre environnement, nos clients et nos collaborateurs. Une ambition qui repose sur cinq piliers stratégiques pour notre Groupe. La recherche d’équilibre et d’interaction entre chaque pilier constitue le socle de notre croissance, indispensable pour poursuivre durablement notre développement. Nos cinq piliers stratégiques :
* Poursuivre le développement maritime ;
* Apporter des solutions logistiques ;
* Accélérer l’innovation et la digitalisation ;
* Développer de nouvelles solutions adaptées à nos clients et plus respectueuses de l’environnement ;
* Accompagner nos collaborateurs à chaque étape de leur parcours professionnel au sein du Groupe. Pour en savoir plus sur le Groupe CMA CGM, rendez-vous sur : www.cmacgm-group.com/fr Job Title: INTERNSHIP
- Data Scientist
- Agentic AI & Deep Learning (RAFA Project) Req ID: 588747 Posting Start Date: 10/11/2026 Marseille, FRA Led by Rodolphe Saadé, the CMA CGM Group, a global leader in shipping and logistics, serves more than 420 ports around the world on five continents. With its subsidiary CEVA Logistics, a world leader in logistics, and its air freight division CMA CGM AIR CARGO, the CMA CGM Group is continually innovating to offer its customers a complete and increasingly efficient range of new shipping, land, air and logistics solutions. Committed to the energy transition in shipping, and a pioneer in the use of alternative fuels, the CMA CGM Group has set a target to become Net Zero Carbon by 2050. Through the CMA CGM Foundation, the Group acts in humanitarian crises that require an emergency response by mobilizing the Group's shipping and logistics expertise to bring humanitarian supplies around the world. Present in 160 countries through its network of more than 400 offices and 750 warehouses, the Group employs more than 155,000 people worldwide, including 4,000 in Marseilles where its head office is located. YOUR ROLE As part of your studies, you are looking for a 4
- to 6-month internship to complete your degree (Master's 2, engineering school or equivalent). You will join a Data Science team working on an applied research project: RAFA, an artificial intelligence agent that automates part of the data scientist's experimental cycle. RAFA designs, codes, runs, repairs and analyses machine learning experiments, with a particular focus on multi-horizon time series forecasting applied to shipping lines. Your role will be to make RAFA a more reliable, robust and useful tool: improving the agent's experimental logic, validating results, preventing data leakage and integrating advanced Agentic AI and Deep Learning models. WHAT WILL YOU DO? Experimentation logic : You will improve how model families are selected and structured, the parent/child logic of the experiment tree and the reuse of previous results, so that RAFA progressively learns which experiments are relevant and can fall back on a robust baseline. Forecasting & backtesting : You will work on multi-horizon forecasting (time-based supervised datasets, lags, lagged features, per-horizon metrics) and rigorous backtesting, with one key goal: beating a strong baseline through residual models, baseline/model gating or cautious baseline correction. Agentic AI & multi-agent orchestration : You will help orchestrate RAFA's specialised agents (analyst, planner, coder, repairer, reviewer, validator, reporter): robust prompts, experiment memory, automated validation, anti-leakage guardrails and a reliable execution graph. Applied Deep Learning : You will integrate and evaluate neural models (MLP with embeddings, TCN, RNN/LSTM/GRU, temporal Transformers, hybrid baseline + correction models) to identify wher