Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 23 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 550€/j (499€/j–625€/j).
Ever"T — Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance — cherche un·e Machine Learning Engineer / Data Scientist expert·e du feature engineering avec Khiops, notamment en multitable.
L'un de nos clients, acteur d'un service par abonnement à très grande échelle, dispose d'une équipe data mature et exigeante, spécialisée dans l'analyse du comportement et de la satisfaction client. Son terrain de jeu : des données d'usage brutes extrêmement fines, sur des volumétries massives (plusieurs milliards de lignes, des milliers de dimensions), dans un environnement Google Cloud / BigQuery.
L'équipe a fait de Khiops le socle de son approche : c'est le point de départ de tout le travail d'exploration, et elle en a une pratique avancée et quotidienne. Le Projet ne consiste donc pas à introduire l'outil, mais à faire progresser une équipe qui le maîtrise déjà très bien.
La conviction du client : la valeur est dans la donnée fine, en amont des variables agrégées. L'objectif est une approche industrielle et itérative du feature engineering :
Repasser régulièrement sur les données brutes, use case par use case (plusieurs centaines de cas d'usage), pour extraire des variables nouvelles, robustes et interprétables ;
Utiliser Khiops de façon itérative : plusieurs passages sur les mêmes données pour approfondir l'analyse des croisements et débusquer des poches de comportements fines ;
Alimenter ensuite les modèles en aval (gradient boosting, random forest…) avec les features extraites.
Le vrai défi — et la raison de cette recherche — est le multitable : croiser finement des données issues de tables très fines de natures différentes (par exemple des données d'usage et des données contextuelles externes), sans se limiter à des jointures manuelles coûteuses en aval. C'est le point que l'équipe n'a pas encore résolu, et sur lequel elle attend une expérience de référence.
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