STAGE MASTER 2 INGÉNIEUR EN DATA SCIENCE, BIOSTATISTIQUES, AQUACULTURE F/H

Descriptif du poste

L’Esturgeonnière, producteur d’esturgeons et de caviar de haute qualité en France situé à Le Teich, assure un suivi précis de la croissance, de la maturation et de la reproduction tout au long du cycle d’élevage de ses esturgeons. L’entreprise dispose d’un historique riche et complet de données (environnement, zootechnie, échographies, production) offrant un potentiel important pour développer un modèle prédictif de production annuelle de caviar, qui permettrait à terme d’anticiper plus finement les volumes disponibles dès le début d’année.
Le SYSAAF (Syndicat des Sélectionneurs Avicoles et Aquacoles Français) accompagne L’Esturgeonnière dans la mise en place de son programme de sélection. De manière plus large, il apporte un appui technique à une quarantaine d’entreprises et associations dans les domaines de la sélection génétique et de la restauration écologique, couvrant 28 espèces avicoles et aquacoles. Dans ce cadre, un stage de fin d’études est proposé pour développer un modèle de prédiction de la production de caviar.

Missions :

• Le ou la stagiaire réalisera un diagnostic complet des données existantes afin d’identifier les différentes sources utilisées sur le site, telles que les fichiers Excel, les carnets de suivi, les données de sélection génétique et les relevés environnementaux. Cette phase permettra d’évaluer la qualité des données, de repérer les incohérences ou doublons, et de définir un protocole clair pour structurer et préparer les informations nécessaires à la modélisation.
• Le ou la stagiaire mènera ensuite une analyse exploratoire destinée à mieux comprendre les dynamiques de production, à dégager les tendances annuelles et à étudier les relations entre les différents paramètres de l’élevage (croissance, mortalités, maturité, conditions d’environnement). Cette étape servira de base au choix de variables explicatives pertinentes pour la construction d’un modèle prédictif.
• Plusieurs approches seront testées, notamment des méthodes statistiques classiques ou des méthodes plus novatrices de type machine learning. Le modèle le plus fiable sera retenu et documenté.
• La dernière phase visera à développer un outil opérationnel pour l’entreprise (tableur automatisé ou petite application web). Une documentation accompagnera l’outil, ainsi qu’un rapport final présentant la démarche, les résultats et les améliorations possibles, notamment l’intégration future de données issues des échographies ou de mesures automatisées.