Ingénieur IA / Machine Learning

Intervention au CNRS et à l'IRA pour concevoir des modèles de machine learning et anticiper des trajectoires sur des données complexes.

• Création de modèles ML avec Scikit-learn pour anticiper des trajectoires.
• Développement de méthodologies rapides pour séries temporelles et panel.
• Collecte, nettoyage et structuration de données multi-sources.
• Évaluation de la qualité des données tout au long de leur traitement.
• Industrialisation des modèles en environnement cloud sur GCP et OpenStack.
• Amélioration continue des modèles incluant la recette et le monitoring.
• Traduction des problématiques métiers de manière analytique.
• Documentation et versionnage des analyses avec Git.

Réalisation d'une mission de conseil dans le cadre du contrat CNRS & IRA pour modéliser l'impact du mix marketing.

• Modélisation de l'impact de chaque levier du mix marketing en utilisant des GLM.
• Mise en place d'outils de mesure annuelle de leur contribution.
• Collaboration avec les équipes métiers sur les besoins d'analyse.

Réalisation d'un stage de 6 mois axé sur la cryptographie post-quantique et les attaques par canal caché.

• Conduite d'attaques SASCA sur Kyber et Dilithium.
• Construction d'une base de données de consommation énergétique sur carte à puce.
• Amélioration de la tolérance au bruit portée à sigma = 1,5 par modification du graphe factoriel.