Stage - Ingénieur Dataops & Intégration D’intelligence Artificielle (h/f)

📦 Bienvenue chez Mondial Relay, filiale du groupe InPost, leader européen de la livraison hors-domicile (et fier de l’être !).
⭐ N°1 du Palmarès Capital "Meilleures enseignes 2026 " dans la catégorie "Livraison de colis et logistique", nous sommes également Partenaire Officiel du Tour de France et fiers de notre note de 4.4/5 sur Trustpilot.
🎯 Nous collaborons avec plus de 50 000 e-commerçants, dont Vinted, Leboncoin, Amazon, Kiabi et CDiscount, pour vous offrir une solution de livraison optimale.
📍 Avec un réseau exceptionnel de plus de 18 000 Lockers et Points Relais® en France, nous garantissons une proximité inégalée pour l’envoi et la réception de vos colis.
🌿 Plus écologique, plus proche, plus innovant, Mondial Relay ne se contente pas de donner le smile à ses clients : nos 2 200 collaborateurs mettent le paquet chaque jour pour relever de nouveaux défis et concrétiser nos projets ambitieux.

Le contexte

Rejoignez l'équipe Data de Mondial Relay by InPost à un moment clé : nous modernisons en profondeur notre infrastructure data et intégrons l'IA générative dans nos outils internes.

Votre stage sera un vrai rôle dans cette transformation — pas de la figuration.

Vos missions

• Migrer notre stack data d'une logique Notebook Python vers une architecture versionnée sous Git, connectée à notre Lake Datahouse interne

• Garantir la cohérence et la qualité des données exposées aux équipes métier après la migration

• Assurer l'alignement entre la logique data et la logique IA (instructions, skills) en travaillant sur la syntaxe data

• Participer à la conception et au déploiement de skills Claude adaptés aux besoins de nos équipes internes
  

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Qualifications

• Étudiant·e en école d'ingénieurs (Polytech Lille, IMT Nord Europe, IG2I Centrale Lille, ISEN Lille) – niveau BAC+5

• Bonne compréhension de l'architecture Lakehouse (tables Bronze / Silver / Gold) et des notions de vues SQL et tables temporaires

• Sensibilité aux bonnes pratiques de data quality et de documentation

• Maîtrise de SQL, Databricks (ou environnement data lake équivalent), Git

• Curiosité réelle pour les LLMs et l'IA générative — c'est ce qui fera la différence