À propos de la mission. Vous travaillerez au sein d'une organisation axée sur les données. Vous serez responsable du développement, de l'amélioration et de la mise en production de modèles prédictifs qui contribuent directement à une meilleure planification et prise de décision. Vous collaborerez étroitement avec les ingénieurs de données, les analystes et les parties prenantes commerciales pour traduire les prévisions en valeur concrète pour l'organisation.
Vous rejoindrez une organisation moderne où les données jouent un rôle central dans les opérations quotidiennes et les choix stratégiques. Vous travaillerez au sein d'une équipe expérimentée de spécialistes des données et du ML, axée sur des solutions fiables et évolutives ayant un impact direct sur les processus et les clients. La culture est professionnelle, ouverte et axée sur l'amélioration continue.
Ce que vous faites
- Développer, former et optimiser des modèles de prévision (y compris les prévisions de demande, de volume et de capacité)
- Traduire les problèmes commerciaux en solutions ML fiables et évolutives
- Construire et gérer des pipelines ML de bout en bout, du traitement des données et de l'ingénierie des fonctionnalités au déploiement et à la surveillance
- Appliquer et combiner des méthodes statistiques de séries chronologiques et des techniques d'apprentissage automatique
- Surveiller les performances du modèle, la précision des prévisions et la dérive des données en production
- Implémenter le CI/CD et l'automatisation autour de la gestion du cycle de vie du modèle
- Communiquer clairement les prévisions, les incertitudes et les choix de modèles aux parties prenantes non techniques
- Contribuer activement au partage des connaissances et à l'innovation technique au sein de l'équipe
Profil
En tant qu'ingénieur Machine Learning, vous combinez une solide connaissance de la prévision et de l'analyse des séries chronologiques avec de solides compétences en ingénierie. Vous êtes curieux, analytique et pragmatique: vous savez quand un modèle simple suffit et quand la complexité est payante. Vous êtes à l'aise entre la technique et le commerce et participez activement à la réflexion sur l'application de vos modèles.
Ce qui est demandé
- Expérience avérée dans le développement et la mise en production de modèles de prévision
- Minimum 3 ans d'expérience en tant qu'ingénieur ML, Data Scientist ou rôle similaire
- Excellentes compétences en Python (y compris pandas, scikit-learn) et solides principes d'ingénierie logicielle
- Connaissance des méthodes de séries chronologiques telles que ARIMA, Prophet, gradient boosting (XGBoost/LightGBM) ou variantes de deep learning
- Expérience avec SQL, le contrôle de version et les workflows automatisés
- Expérience avec les plateformes cloud (Azure, AWS ou GCP)
Souhaits.
- Expérience avec les outils MLOps tels que MLflow, Databricks ou Airflow
- Connaissance de la prévision probabiliste et de la quantification de l'incertitude
- Expérience avec la prévision hiérarchique ou la prévision sur un grand nombre de séries chronologiques
- Expérience avec les frameworks de traitement distribué tels qu'Apache Spark
- Connaissance de l'Infrastructure-as-Code (par exemple Terraform)
Comment postuler
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Plus de contexte, moins d'heures de recherche dispersees.
Vous recevez juste assez de contexte pour evaluer si cette mission est interessante. Le briefing complet, les details client et les prochaines etapes restent disponibles dans l'app.