Stagiaire Ingénieur R&D F/H

Innoval; Noyal-sur-Vilaine; On-site; EUR 6,700 - 13,000; Full time

Job summary

INNOVAL Développement recherche un stagiaire pour valoriser et modéliser des volumes importants de données issues de la production laitière, capteurs IoT et données de santé animale.

Le stage vise à croiser les données, réaliser des analyses statistiques et des modélisations, et produire des livrables scientifiques et des tableaux de bord.

Idéalement 6 mois en fin d’études, ce stage contribue à des livrables décisionnels et à la rédaction d’articles scientifiques ou de vulgarisation.

Qualifications

• Stage de fin d'études idéalement 6 mois.
• Cadrage et R&D: définir thématiques, hypothèses et état de l'art.
• Data Engineering & Analytics: structurer et consolider les bases, analyses et modélisations.
• Valorisation et restitution: livrables, tableaux de bord et graphiques.

Responsibilities

• Cadrage et R&D : définir les thématiques clés et réaliser l'état de l'art.
• Data Engineering & Analytics : concevoir et consolider la base de données et réaliser les analyses.
• Valorisation et Restitution : produire livrables et synthèses (tableaux de bord, graphiques, articles).

Skills

Data engineering

Analytics

R&D

Data modeling

Job description

Au sein de la Direction Innovation d’INNOVAL Développement, nous proposons un stage de fin d'études, idéalement 6 mois, dont l’objectif est de valoriser, croiser et modéliser des volumes importants de données multi-sources (données de production laitière, capteurs IoT, données de santé animale,….) afin de générer des indicateurs décisionnels et des livrables scientifiques.

Vos missions principales seront les suivantes :

• Cadrage et R&D : À partir des données disponibles (périmètre, profondeur) et des problématiques remontées par le terrain, définir les thématiques clés, formuler les hypothèses de recherche et réaliser un état de l’art scientifique et technique.
• Data Engineering & Analytics : Concevoir, structurer et consolider la base de données adéquate pour fusionner et nettoyer ces données hétérogènes et répondre aux problématiques ciblées. Mettre en œuvre l’exploitation des données en réalisant l’ensemble des analyses statistiques et des modélisations nécessaires.
• Valorisation et Restitution : Produire l’ensemble des livrables et synthèses (tableaux de bord, graphiques, conclusions zootechniques). Ces éléments devront permettre de consolider les argumentaires techniques, d'initier de futurs indicateurs et de contribuer à la rédaction d’articles (scientifiques ou de vulgarisation).