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Stage IA/Data science

Lemon Learning · Paris, Ile-de-France, France

External listinginternship8 days ago

About The Role

Rejoins notre équipe en tant que stagiaire en IA/Data Science. Tu travailleras sur le développement et l'optimisation de pipelines de collecte et de traitement d'URLs, l'identification et la classification des URLs, et la contribution à des analyses statistiques. Tu participeras également à l'amélioration de notre stack IA existante, au maintien et au développement de notre infrastructure Python, et à l'exploitation et la manipulation de graphes de données. Ce stage est une excellente opportunité pour les étudiants en dernière année d'école d'ingénieur ou de master en data science, data engineering, informatique ou NLP.

  • Développer et optimiser des pipelines de collecte et traitement d’URLs pour analyser des sites web.
  • Identifier et classifier les URLs dupliquées, pertinentes ou peu utiles, y compris dans des applications web modernes.
  • Contribuer à des analyses statistiques pour comprendre quelles pages sont réellement visitées et comment améliorer notre mapping des sites web.
  • Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou master en **data science, data engineering, informatique ou NLP**.
  • Très bonne maîtrise de **Python** et des bibliothèques data (pandas, numpy, scikit-learn…).
  • Connaissance ou intérêt pour le **scraping web**, le traitement de texte et l’analyse de données complexes.
  • Compétences en **NLP** : analyse de texte, embeddings, détection de similarité multilingue.
  • Expérience ou intérêt pour les **graphes de données** et les modèles relationnels (Graph RAG, knowledge graph, network analysis…).
  • **Bases en CI/CD et gestion de stack technique** : compréhension des workflows de déploiement, tests automatisés et intégration continue.
  • Connaissances générales du **web et de son fonctionnement** : HTTP, SPA, URL structures, crawling.
  • Curiosité, autonomie et capacité à proposer des solutions **innovantes et concrètes**.
  • Goût pour les environnements **dynamiques et tech-driven**, où chaque contribution a un impact direct.

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