Ingénieur(e) Machine Learning / Deep Learning – Confirmé(e) (IT) / Freelance

AGH CONSULTING; Les Lilas; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une société de conseil recherche un(e) ingénieur(e) Machine Learning / Deep Learning pour un projet d’analyse prédictive sur l’optimisation énergétique. Le candidat idéal dispose d'un Bac+5 minimum et de 4 à 8 ans d'expérience en modélisation prédictive. Les compétences en Python, Scikit-learn, et les réseaux de neurones sont essentielles. Vous serez en charge de collecter des données, de concevoir des modèles prédictifs et de rédiger des livrables techniques.

Qualifications

• Minimum Bac+5 dans un domaine lié.
• 4 à 8 ans d'expérience en modélisation prédictive.
• Maîtrise des réseaux de neurones.

Responsabilités

• Collecter et préparer des données multi-sources.
• Explorer les données et visualiser les patterns.
• Concevoir et entraîner des modèles prédictifs.
• Analyser l'importance des variables.
• Rédiger des livrables techniques.

Connaissances

Python

Scikit-learn

Pandas

TensorFlow

PyTorch

Formation

Bac+5 en data science, IA ou disciplines similaires

Description du poste

Dans le cadre d’un projet d’analyse prédictive appliquée à l’optimisation énergétique, vous interviendrez en tant qu’ingénieur(e) Machine Learning / Deep Learning. Vous contribuerez à modéliser les facteurs influençant la consommation énergétique à partir de données opérationnelles complexes.

Vos responsabilités

1. Collecte, nettoyage et préparation de données multi-sources (structurées et bruitées).
2. Exploration des données et visualisation des patterns de consommation énergétique.
3. Conception, entraînement et interprétation de modèles prédictifs (ML / DL).
4. Analyse d’importance des variables (SHAP, LIME).
5. Rédaction de livrables techniques (rapports, notebooks, documentation de code).

Profil candidat

• Profil recherché Bac+5 minimum (école d’ingénieur ou Master) en data science, IA ou disciplines similaires.
• 4 à 8 ans d’expérience en modélisation prédictive (hors stage / apprentissage).
• Excellente maîtrise de Python, Scikit-learn, Pandas, TensorFlow ou PyTorch.
• Expérience solide en réseaux de neurones (MLP, CNN, RNN).
• Capacité à travailler de façon autonome et à vulgariser les résultats pour les équipes métiers.