Descriptif du poste: Durant cette alternance, vous développerez un outil d'analyse et d'interprétation du retour d'expérience en performance opérationnelle. Votre outil permettra d'évaluer l'efficacité des améliorations apportées aux produits en croisant les données opérationnelles mesurées avec les bases de données de fabrication du combustible Framatome. Il pourra également être valorisé afin d'analyser et de comprendre les tendances observées dans le retour d'expérience, ou en support à la gestion d'événements qualité. Votre travail s'inscrit dans le cadre du suivi et de l'amélioration des performances des produits combustibles fabriqués par Framatome. Une base de données ainsi que certains scripts de traitement et de machine learning existent déjà. Ils devront être complétés afin de finaliser les analyses. Vous serez amené(e) à interagir étroitement avec les équipes de l'ingénierie du combustible, en particulier les experts matériaux. Au cours de l'alternance, les missions pourront évoluer en fonction des besoins et de vos souhaits vers d'autres thématiques liées au suivi de la qualité et de la performance des produits en réacteur. Vous serez rattaché(e) à la division « Produits et technologies », qui gère le portefeuille des technologies du combustible nucléaire, de la R&D jusqu'à leur déploiement en réacteur, ainsi que le suivi de la qualité et des performances en opération. Ces missions pourront donner lieu à des échanges et collaborations au sein des différentes entités nationales et internationales de Framatome (Allemagne, États-Unis). Profil recherché: Vous êtes titulaire d'un Bac+3 ou Bac+4 et préparez la fin d'un cycle d'ingénieur ou d'un Master avec une spécialisation dans le numérique orientée Data, dans lequel vous pratiquez Python. Vous faites preuve de rigueur et de curiosité, avec dynamisme et autonomie dans votre travail. Doté(e) d'un bon sens de l'organisation, vous savez vous investir avec volonté dans vos missions. Vous disposez par ailleurs d'un bon relationnel et êtes orienté(e) clients internes. Compétences techniques requises : - Maîtrise de Python (niveau confirmé) - Connaissances en bases de données et en langage SQL (niveau intermédiaire) - Connaissances en Data Science / Machine Learning (niveau intermédiaire) - La connaissance de Microsoft Azure est un plus - La connaissance de Power BI et SharePoint est un plus - Bonne maîtrise des outils bureautiques Microsoft et des outils collaboratifs tels que Teams - Français courant et anglais technique requis