Alternant(e) - Data Scientist/ IA Engineer

SFR com; Paris; Sur place; EUR 12 276 - 17 856; Temps partiel

Résumé du poste

Une entreprise de télécommunications recherche un(e) alternant(e) Data Scientist pour participer à la création de solutions d'intelligence artificielle. Le candidat idéal est en dernière année BAC+5 avec une spécialisation en Data Science, maîtrisant Python, SQL et ayant une passion pour le Machine Learning. Ce rôle permet de collaborer avec une équipe innovante tout en maintenant une veille sur les nouvelles technologies. Les compétences en cloud et Docker sont un plus.

Qualifications

• Compréhension théorique des algorithmes de Machine Learning.
• Curiosité et autonomie pour relever des défis techniques.
• Expériences sur des projets de Machine Learning appréciées.

Responsabilités

• Développer des modèles de Machine Learning.
• Appliquer des méthodes statistiques avancées.
• Collaborer à l'industrialisation des solutions.
• Assurer une veille active sur les nouveaux algorithmes.
• Mesurer l'impact des modèles.

Connaissances

Python

Machine Learning

Statistiques Appliquées

SQL

Formation

Formation BAC+5 en Data Science ou Informatique

Outils

Scikit-learn

Pandas

NumPy

GCP

AWS

Docker

Description du poste

• Date de publication : 27/02/2026
• Type de contrat : Alternance (11 mois)
• Département : Paris (75)
• Ville : PARIS

Informations générales

Entreprise d'innovation et 2ᵉ opérateur français, SFR transforme les usages grâce à un réseau puissant — Fibre, 4G, 5G — et des expertises de pointe en IA, data, cloud ou encore cybersécurité. SFR accompagne chaque jour près de 27 millions de clients.
Ce qui nous anime, c'est bien plus qu'un plan stratégique : c'est une tranSFRmation collective, audacieuse et engagée, portée par 8 000 collaborateurs qui veulent faire bouger les lignes.

Rejoindre SFR, c'est contribuer à une mission qui a du sens, avec un impact réel et rapide. Chaque jour est une opportunité de tester, proposer, transformer.

Toutes nos offres d'emploi sont ouvertes aux personnes en situation de handicap.

Intitulé du poste
Alternant(e) - Data Scientist/ IA Engineer

Description de la mission

Au sein de la direction financière et plus particulièrement au sein du pôle Direction du Risque Financier Client, vous serez au cœur de la stratégie d'innovation de l'équipe "Pilotage par la donnée", vous contribuerez directement à la conception et au développement de nos solutions d'Intelligence Artificielle. Vous transformerez des problématiques complexes en modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Pour cela, vous serez amené(e) à :

• Développer des modèles de Machine Learning : Participer à l'ensemble du cycle de vie d'un projet de Data Science, de l'exploration des données et du feature engineering jusqu'au déploiement et au monitoring du modèle en production.
• Appliquer des méthodes statistiques avancées : Mettre en œuvre des analyses statistiques et des tests d'hypothèses rigoureux pour valider la pertinence de vos approches.
• Collaborer à l'industrialisation : Travailler en étroite collaboration avec les profils MLOps/Data Engineers pour assurer la scalabilité et la robustesse de vos solutions ("Travail d'équipe / Collaboration transverse").
• Innover et explorer : Assurer une veille active sur les nouveaux algorithmes et les nouvelles approches en IA pour "faire autrement" et proposer des solutions innovantes.
• Mesurer l'impact : Évaluer la performance de vos modèles non seulement sur des métriques techniques, mais aussi sur leur impact métier réel.

En dernière année de formation BAC+5 (Master ou école d'ingénieur) avec une spécialisation poussée en Data Science, Machine Learning, Statistiques Appliquées ou Informatique.

• Vous avez une solide compréhension théorique des algorithmes de Machine Learning et une forte envie de les appliquer sur des cas d'usage concrets.
• Vous êtes curieux(se), autonome et aimez relever des défis techniques.

Compétences

• Indispensable : Maîtrise de Python et de son écosystème Data Science (Scikit-learn, Pandas, NumPy, etc.).
• Requis : Solides compétences en SQL pour la manipulation de données.
• Apprécié : Une première expérience (même académique) sur des projets de Machine Learning, ainsi qu'une connaissance des environnements cloud (GCP, AWS) et de Docker.