Final year internship - Operations Research Consultant

Sia Partners'; Paris; Sur place; EUR 10 000 - 16 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Salaire compétitif

Opportunités de formation

Environnement de travail dynamique

Résumé du poste

Une entreprise de conseil en data science à Paris recherche un(e) stagiaire niveau master en data science. Vous travaillerez sur le développement de solutions en recherche opérationnelle et machine learning. Vous apprendrez à développer des modèles d'optimisation et participerez à des projets de R&D. Une bonne maîtrise des mathématiques, un niveau courant en anglais et une forte curiosité pour la data et l'IA sont requis. Un environnement dynamique et des opportunités de formation vous attendent.

Qualifications

• Bientôt diplômé(e) d'une formation en recherche opérationnelle ou statistique.
• Excellent niveau en mathématiques appliquées et statistiques.
• Connaissances en programmation linéaire et heuristiques.
• Connaissance des solveurs d’optimisation et intérêt pour la programmation linéaire en nombres entiers, programmation dynamique et métaheuristiques.
• Curiosité, esprit d'équipe et capacité à prendre rapidement des responsabilités sur des projets R&D internes.

Responsabilités

• Développer des solutions d'optimisation sous contraintes.
• Participer à des projets internes en R&D.
• Créer des modèles prédictifs d'aide à la décision.

Connaissances

Mathématiques appliquées

Statistiques

Recherche opérationnelle

Programmation Python

Langages de script (Julia, Perl, JS, bash)

Langages compilés (C++, Java)

Formation

Formation en école d'Ingénieur ou équivalente en recherche opérationnelle

Outils

Solveurs d'optimisation

Julia

Perl

JS

bash

C++

UNIX/Linux

Description du poste

Pour accompagner son développement, Sia recrute des stagiaires de fin d'études, data scientists avec une forte expertise en recherche opérationnelle.

Vous rejoindrez notre équipe d'experts pour développer des solutions de Recherche Opérationnelle et d’aide à la décision en concevant et mettant en œuvre des solutions d'optimisation sous contraintes et de modèles de simulation. Votre travail s’organisera autour des problématiques suivantes :

• Recherche opérationnelle: Assistance à la conception et à la mise en œuvre de solutions d'optimisation sous contraintes et de modèles de simulation avancées. Modélisation et résolution de problèmes métiers dans différents domaines.
• Machine learning et statistiques: élaboration de modèles explicatifs et prédictifs d'aide à la décision (algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, économétrie, prévision, diagnostic quantitatif, ...);
• Big Data: connaissances algorithmiques pour le traitement de grand volume de données et non structurées.

Dans le cadre des activités internes du cabinet, votre participation s’articule autour des axes suivants:

• Participer à la veille technologique et activité de R&D au sein de notre laboratoire de Recherche Opérationnelle(et ou dans des laboratoires annexes, Natural Language Processing, Times Series, Computer Vision...).
• Participer au développement et renforcement de nos offres au travers de formations, de groupes de travail, de diffusion de support internes et externes...
• Participer au développement commercial en contribuant à la définition des besoins et en participant aux actions commerciales.

Bientôt diplômé(e) d'une formation en école d'Ingénieurou d'uneformation de haut niveau dans le domaine de la recherche opérationnelle, du traitement de l'information, de l'ingénierie statistique et de l'économétrie,vous justifiez idéalement d'une première expérience en Optimisation, Big Data ou Data Science.

Vous avez un excellent niveau en mathématiques appliquées ou en statistiques et analyse quantitative avec une forte appétence pour la Recherche Opérationnelle (connaissances théoriques et pratiques, intuition, facilité à comprendre des modèles et les appliquer).

Vous maîtrisezla programmation en Python et le versioning de code, et/ou possédez des bases solides dans des langages de script (Julia, Perl, JS, bash) ou compilés (C++, Java) et/ou avez une expérience dans les environnements UNIX/LINUX.

Vous connaissez des solveurs d’optimisation et en avez déjà manipulés dans le cadre de projets professionnels, vous souhaitez approfondir les concepts de résolution de problèmes via la programmation linéaire en nombre entier, la programmation dynamique, les heuristiques et l’élaboration de métaheuristiques. Vous appréciez modéliser mathématiquement des problèmes concrets.

Vous souhaitez vous impliquer et prendre rapidement des responsabilités sur des missions et projets interne de R&D à forte valeur ajoutée au sein d’une structure dynamique.

Vous disposez d'une appétence pour les enjeux liés à la data et l'IA, d'une capacité à monter en compétences rapidement sur ces sujets et êtes enthousiaste à l'idée d'accompagner nos clients à en saisir les opportunités.

Vous êtes curieux(se) et aimez travailler en équipe ? Vous êtes reconnu(e) pour votre sens de l’analyse ?

Vous souhaitez rejoindre un environnement professionnel dynamique et motivant ? Vous partagez nos valeurs que sont l'excellence, l'entrepreneuriat, l'innovation, le partage, la bienveillance et l'équilibre vie personnelle/vie professionnelle ?

Vous parlez français et anglais couramment dans un contexte professionnel ?

Ce que nous offrons :

•Un salaire compétitifcombiné à des nombreuses opportunités de formation pour progresser rapidement en Recherche Opérationnelle et sur des thématiques métiers (Energie, Transport...) tout en découvrant d’autres domaines techniques.

•Faire partie d'une entreprise internationale à croissance rapide, au sein d’une communauté de plus de 250 Data Scientists répartis au sein de nos 8 Centres d’Excellence (Paris, Montréal, Bruxelles/Amsterdam, New-York, Londres, Hong Kong, Middle East).

• Travailler chez un client, en télétravail et dans nos locaux, situés en plein cœur de Paris (métro Grands Boulevards)

Sia est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Tous les aspects de l’emploi, tels que le recrutement, les promotions, la rémunération, ou les sanctions sont basés uniquement sur les performances, les compétences, et le comportement des employés ou les besoins de l’entreprise.