Missions
<p><strong>FDI </strong>est une société de 210 salariés, située à <strong>CHOLET.</strong> <strong>FDI </strong>conçoit et fabrique des <strong>solutions dinterphonie</strong>, de <strong>contrôle daccès </strong>et de <strong>domotique </strong>destinées aux constructeurs de bâtiments résidentiels, collectifs et tertiaires. <strong>FDI</strong> est une Filiale du <strong>groupe URMET</strong>.</p><p>Grâce aux capacités techniques et au savoir-faire de nos équipes expertes, nous proposons une gamme de produits finis adaptée à chaque projet, ainsi que des solutions sur mesure de la conception de la carte électronique à la production de systèmes de gestion des accès.</p><p>Nos valeurs de bienveillance, de convivialité et dadaptabilité au travail se transposent dans nos métiers par notre raison dêtre : <strong>Friendly Development & Innovation</strong></p><br /><strong>L'ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL</strong><p>Vous intégrez la <strong>Cellule innovation</strong> de notre <strong>département R&D</strong>. L<strong>Équipe innovation </strong>est en charge du développement et lintégration de nouvelles technologies dans nos produits. Elle est composée de 5 collaborateurs (Docteurs, Développeurs, Chef de projet).</p><p>Lors de cette alternance, <strong>plusieurs outils et méthodes</strong> seront mis à disposition de lalternant :</p><p> <strong>Le langage utilisé : </strong>Python, AiR</p><p> <strong>Les outils :</strong> GitLab, Jira, PowerBI et équivalents</p><p> <strong>La méthode :</strong> Agile KANBAN</p><p> <strong>Les moyens : </strong>PC, base de données</p><p> <strong>Autres :</strong> Clean</p><strong>LES MISSIONS</strong><p><strong>FDI </strong>recherche un<strong> Data analyst scientist en stage à partir de février 2026 </strong>au sein de la <strong>Cellule Innovation</strong>. Lobjectif de ce stage est d<strong>analyser nos données</strong> afin d<strong>améliorer et dassurer </strong>la maintenance de nos produits pour proposer de nouveaux services à nos clients.</p><p>Le stage (février 2026 à juillet 2026), pourra se décliner en plusieurs étapes :</p><p> <strong>Lappropriation du contexte projet (enjeux, objectifs) :</strong> participation au cadrage du besoin client et à la réflexion sur la méthodologie à mettre en uvre pour y apporter des réponses grâce à la data.</p><p> <strong>Lappropriation du contexte technique : </strong>data Engineering, conteneurisation.</p><p> <strong>La conception de la solution technique du traitement : </strong>développement de vos compétences en modélisation et machine Learning, combinées à votre créativité, pour élaborer des modèles permettant de répondre à des problématiques complexes.</p><p> <strong>Létude des comportements des utilisateurs (tracking, IA) ou ceux des briques logicielles (monitoring) : </strong>amélioration des produits (UX, dimensionnement de linfrastructure, etc.) et de prédiction ou anticipation de leurs comportements.</p>
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