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VENEZ VIVRE L'EXPERIENCE GSE !

GSE est le leader europĂ©en de la conception et la construction d’immobilier d’entreprise clĂ© en main pour les secteurs logistique, industrie, parking et tertiaire. Sa mission est de fournir des solutions innovantes et durables Ă  ses clients pour les aider Ă  atteindre leurs objectifs en matiĂšre de dĂ©veloppement immobilier tout en minimisant leur impact environnemental.

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Stage Data Engineering F/H

  • Permis requis

Description

Leader europĂ©en de l’immobilier d’entreprise, le Groupe GSE (www.gsegroup.com), 412 collaborateurs, 570 millions d’euros de chiffre d’affaires, offre des solutions novatrices depuis la conception de bĂątiments professionnels jusqu’à la livraison clĂ©s en main.

Depuis plus de 40 ans, notre expertise nous a permis de nous dĂ©velopper aussi bien en France qu’à l’international (Europe et Asie).
Chaque jour, plus de 12 nationalitĂ©s se cĂŽtoient sur des projets aussi variĂ©s que la rĂ©alisation d’entrepĂŽts logistiques, des centres commerciaux, d’immeubles de bureaux, d’usines, de laboratoires. L’engagement, la transparence, le professionnalisme, la confiance, l’audace sont les valeurs autour desquelles se retrouvent l’ensemble de nos collaborateurs.
Futur talent, venez rejoindre nos Ă©quipes enthousiastes et dynamiques !

Missions

Le thĂšme du stage sera de traiter et structurer des donnĂ©es GTB et IOT dans un cloud pour mise Ă  disposition pour d’autres services (dont PowerBI). 

 

Dans le cadre de ce stage, vous serez amenĂ© Ă  : 

* RequĂȘter et traiter des donnĂ©es non structurĂ©es dans un environnement GTB/IOT  

* Structurer les donnĂ©es dans un cloud 

* Mettre Ă  disposition ces donnĂ©es Ă  travers un API pour l’utilisation par de tierces personnes  

* Explorer des donnĂ©es pour dĂ©terminer des facteurs discriminants dans la performance  

* En sortir des insights pertinents pour le client et des pistes d’optimisation  

* Utiliser des algorithmes de Machine Learning Ă  des fins de prĂ©diction ou de segmentation 

* Valider chaque rĂ©sultat par une mĂ©thodologie statistique rigoureuse  

* Communiquer en interne sur ces rĂ©sultats et mĂ©thodes  

Profil

Formation : IngĂ©nieur IDU et Big Data  
AnnĂ©e d’études : Bac +4/ 5