Machine Learning Engineer / Data Scientist — Feature Engineering Khiops (multita - Freelance
Freelance Paris (Paris)
Description de l'offre
Le besoin
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.
Le contexte du Projet
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.
Le cœur du Projet
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.
Profil recherché
Le profil attendu
Expérience avérée et intensive de Khiops en conditions réelles, sur de fortes volumétries : préparation automatique des variables, discrétisation supervisée, sélection de variables. (Condition déterminante — une utilisation ponctuelle de l'outil pour sa rapidité ou ses rapports ne suffira pas.)
Pratique concrète du multitable Khiops : construction de features croisant nativement plusieurs tables fines, schémas de données en étoile/flocon, agrégations automatiques inter-tables. (Condition déterminante.)
Pratique itérative du feature engineering : savoir affiner, resserrer, repasser sur la donnée pour aller chercher des signaux que les hypothèses métier n'auraient pas imaginés.
Compréhension fine de la place de Khiops dans la chaîne : distinguer sa fonction de feature engineering de la partie classification, et savoir articuler ses sorties avec des modèles classiques en aval.
Aisance sur données massives : préparation en amont via SQL/BigQuery, échantillonnage, Python (pandas, écosystème data).
Capacité à témoigner de l'impact métier des features découvertes : présenter les résultats à des interlocuteurs non techniques et raconter comment les métiers se les sont appropriés.
Profil confirmé, autonome, capable d'apporter immédiatement de la valeur à une équipe déjà experte.
Pourquoi Ever"T ?
Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.
Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.
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