Estagio em Data Science

Equinix est l'entreprise d'infrastructure numérique mondiale®, avec plus de 250 centres de données dans le monde entier. Les leaders numériques utilisent la plateforme fiable d'Equinix pour intégrer et interconnecter une infrastructure essentielle à la vitesse des logiciels. Equinix permet aux organisations d'accéder à des emplacements optimaux, des partenaires et des opportunités pour évoluer avec agilité, accélérer le lancement des services numériques, offrir des expériences exceptionnelles et amplifier leur valeur, tout en atteignant leurs objectifs de durabilité.

Rejoindre Equinix signifie collaborer sur un travail impactant et avoir d'innombrables opportunités d'acquérir de nouvelles compétences et de faire progresser votre carrière. Nous défendons la diversité des pensées et des contributions et nous nous engageons à créer un environnement de travail équitable, ce qui est essentiel pour nos valeurs fondamentales et notre succès en tant qu'entreprise.

En tant que stagiaire en science des données, vous allez :

• Collecter, nettoyer et organiser de grands ensembles de données provenant de diverses sources.
• Effectuer une analyse exploratoire des données pour identifier les tendances, les modèles et les anomalies.
• Créer des visualisations de données à l'aide d'outils comme Tableau, Power BI ou Excel pour communiquer clairement et efficacement les informations.
• Aider l'équipe à développer des tableaux de bord et des rapports pour surveiller les métriques de performance et les indicateurs clés de performance (KPI).
• Participer aux réunions d'équipe pour discuter des résultats et des recommandations basées sur les données.
• Collaborer avec d'autres équipes pour comprendre leurs besoins en matière de données et développer des solutions analytiques qui répondent à ces besoins.
• Documenter les processus et les méthodologies d'analyse pour garantir la maintenance et la reproductibilité des connaissances.
• Contribuer aux projets de machine learning et au développement de modèles prédictifs sous supervision.

Pour être un candidat(e) retenu(e), vous devez :

• Préparer un diplôme en informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou dans un domaine connexe.
• Avoir une date de graduation prévue entre déc/2025 et juin/2026.
• Maîtriser les compétences de programmation de base dans des langages tels que Python et SQL.
• Être familier avec les outils de visualisation de données comme Tableau, Power BI ou Excel.
• Comprendre les principes de l'analyse statistique et des données.
• Démontrer de solides compétences analytiques avec une attention aux détails.
• Être capable de travailler de manière autonome et en équipe.
• Avoir de bonnes compétences en communication écrite et verbale pour présenter les résultats et les insights.
• Être fluent en anglais.
• Être disponible pour un stage de 30 heures par semaine pendant les heures du matin/d'après-midi.

Chez Equinix, nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous considérons tous les candidats pour l'emploi sans distinction de race, couleur, religion, croyance, origine nationale ou ethnique, ascendance, lieu de naissance, citoyenneté, sexe, grossesse/accouchement ou conditions médicales connexes, orientation sexuelle, identité ou expression de genre, statut marital ou de partenariat domestique, âge, statut de vétéran ou militaire, handicap physique ou mental, condition médicale, informations génétiques, affiliation politique/organisationnelle, statut de victime ou membre de la famille d'une victime de crime ou d'abus, ou tout autre statut protégé par la loi applicable.

Equinix s'engage à assurer un processus de recrutement inclusif pour toutes les personnes, y compris celles en situation de handicap. Si vous êtes un candidat qualifié et que vous avez besoin d'un aménagement, veuillez nous en informer en remplissant ce formulaire. Equinix est à la fois un employeur garantissant l'égalité des chances et un employeur d'action positive aux États-Unis.

Informations supplémentaires :

Entreprise : Equinix

Intitulé du poste : Stagiaire en Science des Données (Estágio em Data Science)