Stellantis opère sa transformation digitale. L'analyse des données d'usage de nos clients ou de validation de nos prototypes est cruciale pour concevoir un véhicule au bon niveau de qualité.
Vous réaliserez des analyses de données sur les données de flottes de pré-séries permettant de valider la qualité des différentes fonctions avant lancement du véhicule.
Le poste est positionné à la direction SXW. Vous travaillerez en grande transversalité avec la direction Engineering.
Formation ingénieur avec spécialisation data science ou big data, Master data sciences.
Compétences souhaitées: Programmation (SQL, Python), data visualisation (Power BI) et connaissances statistiques.
6 mois
Europe, France, Ile-de-France, Yvelines (78)
Poissy
Anglais (C1 - Courant (3,5 - 4,4 Bright))
Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.
Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain.
Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous !
Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.
* Le salaire de référence se base sur les salaires cibles des leaders du marché dans leurs secteurs correspondants. Il vise à servir de guide pour aider les membres Premium à évaluer les postes vacants et contribuer aux négociations salariales. Le salaire de référence n’est pas fourni directement par l’entreprise et peut pourrait être beaucoup plus élevé ou plus bas.