Développement, industrialisation et MLOps d'un modèle de Machine Learning

À propos du poste

Inetum, leader européen des services numériques, recherche un profil B+5 / école d'ingénieur spécialité DATA pour concevoir, entraîner et industrialiser un modèle de Machine Learning prédictif intégré dans Microsoft Fabric. Le poste couvre l'ingénierie des données, la modélisation, le suivi des cycles d'entraînement et l'automatisation des pipelines de scoring.

Missions principales

• Préparer et ingénierier les données : explorer, nettoyer et transformer les données historiques du Lakehouse avec des notebooks PySpark pour définir les variables d'entrée (feature engineering).
• Développer, entraîner et évaluer plusieurs algorithmes de Machine Learning (modèles prédictifs ou de classification) adaptés à la problématique métier.
• Suivre les cycles d'entraînement, enregistrer les métriques de performance et packager le meilleur modèle en utilisant MLflow intégré à Microsoft Fabric.
• Automatiser les pipelines de scoring (prédictions) via Data Factory pour alimenter le niveau Gold de l'architecture.
• Concevoir un rapport Power BI pour restituer visuellement les prédictions et les indicateurs de performance aux équipes utilisatrices.

Compétences requises

• Plateforme data : Microsoft Fabric (Synapse Data Science, Synapse Data Engineering, Lakehouse).
• Python, PySpark et bibliothèques de data science (Scikit-Learn, XGBoost, Pandas).
• Gestion du cycle de vie du modèle : MLflow intégré à Fabric.
• Orchestration et restitution : Data Factory (pipelines) et Power BI.
• Niveau d'études : B+5 ou école d'ingénieur spécialité DATA.