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Stage Customer Analytics - ML/AutoML/MLOp H/F

Mission

A Paris ou à Grenoble, tu renforceras notre équipe Data dans un projet de collecte, de transformation, d'analyse et de valorisation des données. Dans ce contexte, tu seras amené à réaliser différents traitements pour l’analyse de données client (par exemple, pour réaliser une segmentation client, recommander des produits pertinents, améliorer l’expérience client, etc.), avec comme objectif de développer et de déployer de nouveaux services innovants à intégrer dans des applications web ou mobiles.

Au sein de l’équipe, tu auras les responsabilités suivantes :

- recueil des spécifications et des contraintes techniques auprès du client (origine des données, volumétrie, règles métiers pour les traitements, etc.) ;
- étude de l’état de l’art ;
- développement des flux pour la collecte et la transformation des données ;
- développement de modèles de Machine Learning ou de Deep Learning personnalisés pour la création de nouveaux services ET/OU mise en oeuvre de solutions AutoML pour répondre aux problématiques identifiées ;
- déploiement des flux et des modèles sur le cloud (AWS, GCP ou Azure) ;
- développement des tests unitaires pour les règles de transformation implémentées ;
- mise en place des règles et des outils pour le suivi de la qualité des données ;
- mise en place des outils et des pratiques MLOps requises pour assurer la fiabilité des modèles et la fluidité des déploiements des nouvelles versions.

Afin d’assurer une bonne montée en compétences, tu auras l’occasion de consacrer du temps en début de stage pour le passage d’une certification cloud. Également, comme tous les membres de l’équipe, tu seras amené à participer à l’amélioration continue de nos outils et de nos méthodes : dojos, ateliers d’architecture, rétros, …

Les plus : travail sur plusieurs projets (tu ne vas pas t’ennuyer !), passage de certifications cloud, animation d’ateliers internes ou externes

profil

Etudiant (e) en M2 d'une école d'ingénieurs ou université

compétences

Pytorch, Tensorflow, scikit-learn
Cloud (AWS, GCP ou Azure)
OPS (Terraform, Docker)
CI/CD (Github Actions, Gitlab CI ou Bitbucket Pipelines)
Kubeflow, MLFlow, Neptune AI
Test / Qualité (Pytest, Great Expectations)

  • Début de la mission

    Premier semestre 2023

  • Type de contrat

    Stage

  • Expérience demandée

    0

  • Rémunération

    Selon profil

  • Lieu

    Paris

  • Publiée le

    22/11/2022