Ingénieur data F/H (CDI)

Qui sommes-nous ?

Experte et passionnée, notre communauté de consultants accompagne les secteurs industriel et tertiaire à travers quatre grands domaines technologiques : Infrastructure & Cloud, Développement & Applications, Data et Conseil.

Grâce à notre approche transversale , nous répondons e­xactement aux enjeux de nos clients dans des domaines clés tels que la gestion de projet, la cybersécurité et l’intelligence artificielle . En collaboration avec les prescripteurs technologiques (éditeurs de logiciels, fournisseurs cloud et intégrateurs) nous contribuons activement à l’ évolution professionnelle et à la montée en compétences de nos équipes .

 

Chez agap2IT , la dynamique interne est un pilier essentiel de notre identité. Nous cultivons un esprit collectif fort, ou le partage des connaissances, la curiosité technologique et l’entraide sont au cœur de notre quotidien.

Tout au long de l’année, nos équipes se retrouvent lors de temps forts conviviaux et fédérateurs : afterworks, workshops, challenges internes , autant d’occasions d’échanger, d’apprendre et de renforcer la cohésion.

Nous croyons profondément au pouvoir de l’intelligence collective. C’est pourquoi nous développons des initiatives permettant a chacun de s’exprimer et de contribuer activement à l’évolution d’agap2it :

• Des espaces collaboratifs dédiés au partage d’expertise et a l’innovation,
• Des communautés techniques et laboratoires d’idées pour expérimenter, innover et progresser ensemble,
• Des dispositifs de reconnaissance valorisant les parcours, les compétences et les réussites,
• Et un programme de mentoring favorisant la transmission, l’accompagnement et le développement professionnel.

Chez agap2IT, nous avançons ensemble avec audace, exigence et engagement , convaincus que la performance IT passe avant tout par l’épanouissement des femmes et des hommes qui la construisent.

Avez-vous ce qu'il faut pour réussir ? Les informations suivantes doivent être lues attentivement par tous les candidats.

Contexte

Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un(e) Data Scientist / Machine Learning Engineer pour intervenir sur des problématiques avancées de modélisation des choix clients et de segmentation à grande échelle , appliquées au secteur aérien.

Vous évoluerez à l’intersection de la data science , du machine learning , du big data et de la modélisation comportementale.

Missions

• Concevoir et industrialiser une chaîne complète de Discrete Choice Modeling , notamment avec des modèles Multinomial Logit (MNL) .
• Développer et évaluer des Latent Class Models (LCM) afin d’identifier les différents profils et préférences des voyageurs.
• Explorer des approches avancées de modélisation et de segmentation :
  • Mixed Logit ;
  • Random Forests ;
  • GBDT embeddings ;
  • HDBSCAN.
• Mettre à l’échelle l’entraînement des modèles avec PyTorch , Spark et Databricks .
• Optimiser les performances des traitements en matière de temps d’exécution, de consommation mémoire et de coûts.
• Concevoir et améliorer les pipelines de traitement des données et d’entraînement des modèles.
• Connecter les données issues d’ ADLS et de Databricks à Power BI .
• Produire des reportings et des analyses permettant d’accompagner la prise de décision.
• Analyser les comportements des voyageurs : sensibilité au prix, préférences horaires, type d’appareil, nombre d’escales, etc.
• Comparer différentes stratégies de modélisation et de segmentation au sein d’un framework scalable.
• Challenger les méthodes existantes et proposer des alternatives robustes, scientifiquement fondées et adaptées à la mise en production.

• Formation supérieure en data science, statistiques, mathématiques, informatique ou équivalent.
• Expérience en machine learning et en modélisation statistique.
• Bonne compréhension des modèles de choix discrets et/ou des problématiques de segmentation.
• Maîtrise de Python et d’un ou plusieurs frameworks de traitement ou d’entraînement distribué.
• Capacité à travailler sur des jeux de données volumineux.
• Esprit analytique, curiosité scientifique et capacité à remettre en question les approches existantes. xgjwbzu
• Sensibilité aux problématiques d’industrialisation, de performance et de mise en production des modèles.