Quelles sont les missions ?

Apprenez un métier d'avenir en alternance avec OpenClassrooms.

OpenClassrooms recherche un Machine Learning Engineer en contrat d'apprentissage pour un de nos partenaires dans le secteur de l'entreprise, pour préparer une de ses formations diplômantes reconnues par l'État.



Attention : cette offre ne s'adresse qu'aux candidats à l'alternance qui effectuent leur formation avec OpenClassrooms. Seules les candidatures répondant à ces critères seront étudiées.



Avec OpenClassrooms, vous apprendrez un métier avec une pédagogie mêlant 20% de théorie et 80% de pratique. Résultat : à l'issue de votre formation, vous êtes 100% prêt à l'emploi.

Une fois votre diplôme en poche, nos équipes épaulent chaque profil dans la recherche d'un employeur, nous permettant d'afficher un taux d'insertion de nos étudiants en entreprise de plus de 80%.

Si votre candidature est retenue, votre scolarité sera entièrement financée par votre employeur.

Vos missions en tant que Machine Learning Engineer en alternance :

- Collecter et nettoyer les données provenant de différentes sources (bases de données, fichiers, API, etc.).

- Développer et mettre en place des modèles d'analyse et des algorithmes adaptés aux besoins de l'entreprise.

- Analyser les données pour identifier des tendances, des corrélations et des opportunités d'amélioration.

- Créer des tableaux de bord et des rapports pour présenter les résultats à l'équipe de direction.

- Participer à la veille technologique pour identifier les outils et les méthodes les plus adaptés.

- Collaborer avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et les traduire en analyses pertinentes.

- Contribuer à l'amélioration continue des processus d'analyse de données et de reporting.



Poste basé à Reims (Grand Est). Travail en hybride.



Rythme d'alternance et présence
En entreprise :
Du lundi au vendredi.
Périodes de travail de 8 heures.
Repos le week-end.
Travail en journée.


En entreprise : 4 jours par semaine (jours au choix) avec présence réduite à 3 jours 1 à 2 fois par mois.

En formation : 1 jour par semaine + 1 jour supplémentaire 1 à 2 fois par mois.

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Quel est le profil idéal ?

Profil recherché :

- Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur, de statistiques ou équivalent, avec une spécialisation en data science ou data analytics.

- Connaissances solides en programmation (Python, R, SQL, etc.) et en manipulation de données.

- Expérience pratique avec des outils d'analyse de données (Power BI, Tableau, etc.).

- Compréhension des concepts de machine learning et des méthodes statistiques.

- Capacité à communiquer de manière claire et concise les résultats d'analyse.

Merci de votre attention.

Pourquoi les rejoindre ?

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