Stagiaire en Optimisation de l'Estimation des Budgets par IA H/F Valeo

Rejoignez la révolution technologique du véhicule autonome et connecté au sein de Valeo !

Leader mondial des aides à la conduite, Valeo réinvente la vie à bord du véhicule et révolutionne l'expérience de conduite. Des solutions de connectivité et de commande intérieure aux systèmes de détection, la division Brain du Groupe vise à rendre la mobilité plus sûre et plus intuitive.

Le site de Valeo basé à Créteil (94) est le siège de la division Brain. Ce centre de Recherche & Développement regroupe 1190 collaborateurs autour de la conception de systèmes de confort, et de conduite autonome et connectée.

Nous recrutons un(e) stagiaire qui aura pour mission de développer et d'évaluer des modèles d'intelligence artificielle, notamment basés sur le machine learning, pour l'estimation des budgets. Ces modèles seront comparés aux méthodes traditionnelles actuellement utilisées afin d'en mesurer la valeur ajoutée en termes de précision, de rapidité et d'adaptabilité.

Missions :

- Collecter et analyser les données historiques budgétaires et identifier les facteurs clés influençant les estimations
- Développer plusieurs modèles de machine learning adaptés à la prévision budgétaire
- Comparer les performances des modèles d'IA avec les méthodes traditionnelles d'estimation
- Proposer une solution intégrée permettant d'améliorer le processus d'estimation budgétaire
- Quantifier les gains potentiels (précision, temps, ressources) apportés par l'approche IA
- Optimisation des modèles et validation des résultats
- Documentation et présentation des résultats
-

Ce stage offre une opportunité unique de contribuer à l'innovation dans les processus financiers d'un groupe international, tout en développant une expertise à la croisée de l'IA et de la gestion financière.

A propos de vous :

- Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur (Bac +5) à la recherche d'un stage de 4 à 6 mois
- Spécialisation en data science, intelligence artificielle ou statistiques
- Maîtrise de Python et des bibliothèques de machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Bonnes connaissances en statistiques et analyse de données
- Niveau d'anglais professionnel (écrit et oral)
- Intérêt pour les problématiques financières et budgétaires
- Capacité d'analyse, rigueur et autonomie

Compétences techniques requises:

- Langages : Python (avancé)
- Bibliothèques : pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib/seaborn
- Connaissances en machine learning : algorithmes supervisés, validation croisée, optimisation d'hyperparamètres
- Notions de finance et de gestion budgétaire (un plus)

Nos avantages :

- Présence d'un comité social & économique (CSE) : voyages, activités sociales et culturelles
- Remboursement transport à hauteur de 70%

Pourquoi Valeo ?

- Pour rejoindre un leader technologique et industriel, pionnier français dans l'innovation automobile
- Pour une carrière dynamique avec des opportunités de CDI, de thèse ou de Volontariat International en Entreprise (Programme VIE)
- Pour contribuer au développement d'une mobilité plus propre, plus sûre et plus intelligente

Valeo accorde une grande importance à la diversité, qu'elle soit culturelle, intergénérationnelle, de genre ou qu'elle concerne les personnes en situation de handicap.

Position:
Projects Trainee/Apprentice/VIE
Département:
Special Projects
Schedule:
Temps plein
Employee Status:
Stagiaire (Fixed Term) (Trainee)
Type de contrat:
Stagiaire rémunéré
Job Posting Date:
2025-12-01
Join Us !
Being part of our team, you will join:
- one of the largest global innovative companies, with more than 20,000 engineers working in Research & Development
- a multi-cultural environment that values diversity and international collaboration
- more than 100,000 colleagues in 31 countries... which make a lot of opportunity for career growth
- a business highly committed to limiting the environmental impact if its activities and ranked by Corporate Knights as the number one company in the automotive sector in terms of sustainable development

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