Machine Learning Engineer Intern
WiremindAvr. 2026 – Aujourd'hui
A rejoint Wiremind en tant qu'alternant/stagiaire Machine Learning Engineer pour piloter les modèles de prévision de la demande et de tarification sur trois comptes du secteur ferroviaire et aérien (OUIGO, TER, Transavia).
- A pris en charge la livraison client pour les modèles de prévision de la demande et de pricing sur trois comptes (OUIGO, TER, Transavia) en revenue management, de la formalisation du besoin avec le client jusqu'à la mise en production du modèle.
- A adapté l'architecture TSMixer de Google pour la prévision multivariée prix-demande, en utilisant l'apprentissage orthogonal pour isoler l'effet causal du prix sur la demande.
- A construit un cadre statistique quantifiant l'effet des jours fériés publics néerlandais sur la demande au départ des aéroports belges, mettant en surface une interaction de marché transfrontalière absente des modèles de production (Transavia).
- A développé un agent interne LangChain pour aider l'équipe ML à expliquer les écarts inexpliqués dans les données de demande.
- A recherché sur le web des causes candidates (événements météo, réglementations, grèves et accidents, décisions des opérateurs) pour fournir les preuves derrière chaque anomalie.
- A validé chaque candidat en staging avant la mise en production, exporté le modèle retenu vers ONNX pour le serving et surveillé sa précision en production.
- A détecté un biais entraînement-serving qui dégradait silencieusement un modèle déployé sur des flux de données s'exécutant sur des jeux de données de milliards de lignes (TER) et 92% de valeurs manquantes sur un autre compte.
Environnement technique
PythonPyTorchONNXLangChainTSMixer