Stage Data Scientist - IT (H/F) - Canada
Présentation de l'entreprise
EIC est le leader du placement de stagiaires internationaux au Canada. Notre mission est d’accompagner les étudiants internationaux afin de leur offrir une expérience de stage enrichissante en Amérique du Nord dans des conditions optimales !
Pourquoi choisir Experience Internship Canada ? 🌎
✅ Plus de 200 entreprises partenaires
✅ 17 secteurs d’activité : Finance, Marketing, Informatique & Technologie, Immobilier, Ressources humaines, ONG, Ingénierie, Data Science, Sports…
✅ Leader sur le marché des stages internationaux au Canada (Montréal, Toronto, Vancouver,...)
Ce que notre programme de stage offre aux étudiants :
- Un stage professionnel dans ton domaine
- Hébergement en centre-ville (salle de sport, piscine,...)
- Assistance dans les démarches de visa
- Soutien local 24h/24 et 7j/7
- Coaching individuel et test de personnalité MBTI
- Accueil à l'aéroport
- Formation professionnelle en entreprise
- Accès à un réseau international de contacts
- Événements culturels et sociaux (afterwork, match de hockey,...)
- Cours de langues (anglais ou français - optionnel)
Les avantages d'un stage à l'international :
- Valoriser son CV avec une expérience internationale reconnue par les employeurs
- Développer de nouvelles compétences professionnelles
- Améliorer son anglais et travailler dans un environnement multiculturel
- Se démarquer sur le marché de l’emploi grâce à une immersion professionnelle à l’étranger
- Avoir des responsabilités concrètes
- Bénéficier d'un accompagnement personnalisé favorisant leur développement personnel et professionnel
- Elargir son réseau professionnel à l’échelle internationale
- Découvrir la culture nord-américaine
Consultez notre site web pour plus d'informations :
Présentation du poste
Contexte (Stage au Canada)Ce stage vous permettra de travailler sur des projets concrets d’analyse de données, en utilisant des outils avancés pour développer des modèles de machine learning et résoudre des problématiques réelles. Vous serez exposé(e) à des technologies de pointe dans un environnement dynamique, vous offrant une expérience précieuse en data science et un aperçu du marché de l'IA au Canada.
🛠 Missions- Analyse et modélisation des données : Participer à la collecte, l’analyse et la modélisation de données pour extraire des informations pertinentes et développer des modèles prédictifs à l’aide de Python , R , ou SQL .
- Nettoyage et préparation des données : Aider à la préparation et au nettoyage des données pour assurer leur qualité et leur adéquation aux besoins des modèles d'analyse.
- Développement de modèles statistiques et d'apprentissage automatique : Contribuer à la conception et à l’entraînement de modèles de machine learning et de deep learning pour résoudre des problèmes complexes.
- Visualisation des données : Participer à la création de visualisations de données interactives et intuitives avec des outils comme Tableau , Power BI ou Matplotlib pour communiquer les résultats aux parties prenantes.
- Optimisation des performances des modèles : Aider à l’évaluation, l’optimisation et le déploiement des modèles en utilisant des techniques d’évaluation de la performance et de validation croisée.
- Veille technologique et recherche : Suivre les dernières avancées en data science, machine learning et intelligence artificielle pour proposer des améliorations dans les projets en cours.
Profil recherché
👤 Profil Recherché- Formation en informatique , mathématiques appliquées ou domaine connexe (Master apprécié).
- Compétences en programmation (Python, R, SQL).
- Maîtrise des outils de data visualisation : Tableau, Power BI, Matplotlib.
- Connaissances en bibliothèques de ML/IA : Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch .
- Maîtrise des bases de données volumineuses et des outils cloud (AWS, Google Cloud, Azure).
- Solide niveau en statistiques et mathématiques appliquées .
- Bonnes compétences en vulgarisation et communication de résultats à des non-spécialistes.
- Anglais requis selon les entreprises.
- Rémunération fixe + avantages selon l’entreprise.
- Coaching et formation continue sur les missions et outils.
- Opportunités long terme selon les performances et les besoins internes.
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