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Big data et ia bac+5 en alternance h/f

Saint-Herblain
Alternance
Sup De Vinci Nantes
Publiée le 14 juin
Description de l'offre

Sup de Vinci Nantes école informatique propose des formations en alternance en Bac +2 à Bac +5, dans les domaines suivants : Développement web/mobile/Full Stack, Cybersécurité, Big Data & IA, DEVOPS, Systèmes réseaux & Cloud, Chefferie de Projet informatique.

Nos formations en alternance sont ouvertes aux contrats d'apprentissage et de professionnalisation.

Sup de Vinci Nantes recrute pour les entreprises partenaires de son réseau. Les offres d'alternances sont réservées aux candidats de l'école Sup de Vinci Nantes ayant renvoyé leur dossier complet depuis le portail de candidature disponible en ligne sur le site : https://candidature.supdevinci.fr/candidature/. - A propos de nous

Acteur engagé dans la transition énergétique et numérique du transport maritime et fluvial, notre entreprise développe des solutions innovantes pour optimiser la logistique portuaire, améliorer la gestion des flux et réduire l'empreinte environnementale des activités nautiques.

Grâce à notre expertise en data, nous accompagnons les ports, armateurs et opérateurs de fret dans leur transformation digitale. Analyse prédictive, maintenance préventive, optimisation des routes maritimes, sécurité des infrastructures : les données sont au coeur de nos enjeux opérationnels et écologiques.

Rejoindre notre équipe, c'est intégrer une structure dynamique, tournée vers l'innovation responsable, l'intelligence collective et l'impact positif sur les mobilités de demain.
- Vos missions

Intégré(e) à la Direction Data & Innovation, sous la responsabilité d'un Lead Data Scientist, vous participerez activement à des projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée et de l'intelligence artificielle. Vous interviendrez notamment sur :

Collecte, nettoyage et traitement de données issues de capteurs embarqués, flux portuaires, données météorologiques ou historiques de navigation.

Mise en place de pipelines de données (ETL/ELT) et structuration de bases de données pour faciliter leur exploitation.

Développement de modèles de machine learning pour la prévision de la consommation carburant, la détection d'anomalies ou l'optimisation des itinéraires.

Contribution à des projets de maintenance prédictive des équipements grâce à l'analyse de données IoT en temps réel.

Exploitation d'algorithmes d'intelligence artificielle dans des projets concrets liés à la sécurité maritime et à la fluidité logistique.

Déploiement de solutions sur des infrastructures cloud (AWS, Azure ou GCP) et industrialisation de modèles via des API ou conteneurs (Docker, Kubernetes).

Création de dashboards pour le pilotage de la performance environnementale ou l'analyse des flux d'activité.

Documentation des solutions, veille technologique et participation active à la diffusion de la culture data en interne.

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