Alternance – Analyse de données RWE, digital & intelligence artificielle H/F
The success of a company depends on the passionate people we partner with.
Together, let's share our talents.
As a global leader in animal health, Ceva Animal Health believes our success is linked to our passionate people researching, developing , producing and supplying innovative health solutions for all animals, which contributes to the future of our diverse planet.
We are committed to ensuring the highest possible level of care and well-being for farm animals (poultry, pigs, ruminants), companion animals (dogs and cats) and wildlife.
Indeed, Our “Together, Beyond Animal Health” vision emphasizes that the health and wellbeing of people, animals and our planet are totally interlinked. More than ever, Ceva is committed to a "One Health" approach.
As part of our “Diversity, Equity and Inclusion” policy, Ceva Animal Heath is committed to the employment of people with disabilities and will make reasonable accommodations throughout the interview process to ensure an inclusive and accessible experience for all applicants. To request an accommodation, please contact a member of the Ceva Talent Acquisition team.
Your
missions :
Missions principales:
Dans le cadre du développement de projets de Real-World Evidence (RWE) et d’outils digitaux au service de la santé animale, notamment en volaille, l’alternant(e) contribuera à :
Structurer, analyser et valoriser les données issues d’études de terrain (performances zootechniques, données de santé, économiques, etc.)
Automatiser les traitements de données récurrents et contribuer à la génération de rapports, tableaux de bord et présentations
Participer à la mise en place d’outils digitaux internes (dashboards, bases de données, scripts de reporting)
Contribuer aux travaux en intelligence artificielle appliquée, incluant la préparation des données, le suivi de la qualité et l’évaluation de modèles
Rédiger des documentations claires et traçables des scripts et des analyses produits, dans un cadre de reproductibilité
Your
profile :
Compétences techniques :
Bonnes connaissances en analyse de données (statistiques descriptives, comparaisons de groupes, modélisation)
Maîtrise d’Excel (formules, tableaux croisés dynamiques, visualisation…)
Maîtrise de Python, notamment pour l’analyse de données (pandas, matplotlib/seaborn, scikit-learn, etc.)
Connaissances en structuration de bases de données et outils type Jupyter Notebook
Qualités personnelles :
Intérêt marqué pour les thématiques RWE en santé animale, digitales et IA appliquée
Esprit analytique, rigueur et autonomie
Capacité d’adaptation à des sujets variés
Aisance à documenter et structurer ses travaux
