Stage Data Analyst R&D: Python, Pipelines & Tools

Verkor; Saint-Quentin-sur-Isère; Sur place; EUR 13 392 - 17 856; Temps partiel

Résumé du poste

Verkor recherche un.e stagiaire Data Analyst pour rejoindre l'équipe Data Science R&D au centre d'innovation (VIC) à Grenoble pour une durée de 4 à 6 mois.

Vous développerez et maintiendrez des outils Python pour l'analyse des données de test en R&D, mettrez en œuvre des modèles scientifiques, améliorerez la qualité du code et soutiendrez les pratiques DevOps et l'ingestion de données sur notre base de données de matériaux.

Qualifications

• Diplôme de niveau Bac+5 en data science, génie logiciel, calcul scientifique ou domaine similaire.
• Maîtrise avancée de l'anglais (écrit et parlé) indispensable.
• Bonne écriture de code Python propre, volonté d'apprendre tests et documentation.
• Intérêt pour les pipelines de données et l'esprit DevOps.
• Connaissances ou intérêt pour la physique & chimie appliquée, données expérimentales et matériaux.

Responsabilités

• Développer et maintenir des outils Python pour automatiser le traitement et l'analyse des données de test en R&D.
• Mettre en œuvre des modèles scientifiques/mathématiques pour convertir les mesures en KPI.
• Améliorer la qualité du code: refactorisation, packaging, documentation et tests unitaires/d'intégration.
• Contribuer aux pratiques DevOps.
• Soutenir le développement d'outils Python autour de la base de données sur les matériaux (ingestion, validation, API).

Connaissances

Python

Anglais avancé

Data pipelines

DevOps mindset

Formation

Bac+5 en data science, génie logiciel, calcul scientifique

Outils

Docker

Databricks

Spark

Description du poste

Verkor recherche un.e stagiaire Data Analyst pour rejoindre l'équipe Data Science R&D au centre d'innovation (VIC) à Grenoble pour une durée de 4 à 6 mois.

Vous développerez et maintiendrez des outils Python pour l'analyse des données de test en R&D, mettrez en œuvre des modèles scientifiques, améliorerez la qualité du code et soutiendrez les pratiques DevOps et l'ingestion de données sur notre base de données de matériaux.