Stage de fin d’études – Data, IA & Automation (H/F)

Conhexa Group; France; Sur place; EUR 11 160 - 16 740; Plein temps

Résumé du poste

Conhexa Group recherche un(e) stagiaire en fin d’études pour intégrer son équipe dédiée à la data et à l’intelligence artificielle. Ce poste implique de contribuer à l’automatisation des processus logistiques et au développement de cas d’usage en data analytics.

Le candidat doit être étudiant(e) en Master 1/2 dans des domaines tels que Data Science ou Informatique et se passionner pour les environnements data-driven. Une forte implication opérationnelle est offerte au sein d’une structure logistique dynamique.

Qualifications

• Étudiant(e) en Master 1 ou 2 avec un intérêt marqué pour l’IA et la data.
• Capacité à structurer des problématiques complexes et à travailler en autonomie.
• Passion pour les environnements logistiques et les systèmes automatisés.

Responsabilités

• Cartographier les flux de données des systèmes opérationnels.
• Développer des pipelines de données et des traitements automatisés.
• Concevoir des dashboards avancés pour le pilotage logistique.

Connaissances

Data Science

Intelligence Artificielle

Automatisation des processus

Structuration de données

Formation

Master 1 ou Master 2 en Data Science, IA, Informatique

Description du poste

Stage de fin d’études – Data, IA & Automation (H/F)

Conhexa est un acteur logistique intégré, spécialisé dans la gestion de flux sous température contrôlée (Fresh & Frozen).

Nos opérations couvrent le transport de containers depuis les ports, le déchargement en entrepôts frigorifiques, les contrôles qualité et maturité, le stockage (dont un entrepôt hautement automatisé), la préparation de commandes et l’expédition.

Dans un contexte de croissance et d’industrialisation, Conhexa s’engage dans une transformation data-driven visant à :

• Fiabiliser et exploiter massivement les données opérationnelles,
• Automatiser les processus décisionnels et opérationnels,
• Intégrer l’intelligence artificielle au cœur des opérations logistiques.

Contexte du stage

Ce stage s’inscrit directement dans la stratégie Data & IA de Conhexa.

Intégré(e) à l’équipe Process & innovation, vous travaillerez sur des problématiques concrètes de :

• Structuration de la donnée,
• Automatisation des processus,
• Exploitation avancée de la data et de l’IA pour les opérations logistiques.

Vous interagirez étroitement avec les équipes métier (logistique Fresh & Frozen, qualité, transport, entrepôt automatisé).

Objectifs du stage

• Contribuer à la construction d’une organisation réellement data-driven
• Automatiser l’analyse et le pilotage des flux logistiques
• Développer des cas d’usage concrets en data analytics et intelligence artificielle
• Poser les bases de solutions scalables et industrialisables

Missions principales

• Cartographier les flux de données issus des systèmes opérationnels (WMS, TMS, qualité, automatisation)
• Structurer, nettoyer et modéliser les données logistiques
• Concevoir des pipelines de données et des traitements automatisés
• Développer des dashboards avancés orientés pilotage et performance
• Identifier et prototyper des cas d’usage IA
• Travailler sur l’automatisation des processus décisionnels (data → action)
• Formaliser des recommandations techniques et métier
• Valoriser les travaux dans le cadre du mémoire de fin d’études

Profil recherché

• Étudiant(e) en Master 1 ou Master 2 : Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique, Ingénierie ou équivalent
• Très bon intérêt pour les environnements data-driven et l’IA appliquée
• Intérêt pour : l’automatisation des processus, les systèmes complexes, les environnements industriels ou logistiques
• Capacité à structurer des problématiques complexes
• Autonomie, curiosité et esprit d’ingénierie
• Un stage fortement orienté data, IA et automatisation
• Un environnement logistique réel, complexe et à fort volume de données
• Des cas d’usage concrets avec impact opérationnel immédiat
• Une forte exposition aux équipes métier et aux systèmes automatisés
• Des perspectives d’évolution à l’issue du stage