Machine Learning Engineer - Data Scientist - Feature Engineering & Modélisation H/F - collectivite

Information importanteType de contrat: FreelanceTaux journalier : Salaire selon profilLocalisation : Paris, FranceDate de démarrage :UrgentMode de travail : HybridePublié le : 13 juillet 2026Le besoinEver"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un·e Machine Learning Engineer / Data Scientist spécialisé·e en feature engineering et modélisation prédictive.Le contexte du ProjetL'un de nos clients, acteur d'un service par abonnement à grande échelle, souhaite mieux anticiper la résiliation de ses abonné·es (churn). L'enjeu : construire un modèle prédictif fiable en croisant des sources de données de nature très différente.La particularité - et la richesse - du Projet réside dans la fusion de données quantitatives et qualitatives :des données comportementales issues des logs d'usage d'équipements connectés (volumétrie importante, données techniques brutes) ;des données déclaratives issues d'enquêtes clients réalisées par téléphone (verbatims, ressenti, satisfaction).Le coeur du travail sera de transformer ces signaux hétérogènes en variables exploitables (feature engineering), puis d'en tirer un modèle de scoring du risque de résiliation, robuste et interprétable.Profil recherchéLe profil attenduSolide maîtrise du feature engineering : construction, sélection et évaluation de variables, gestion de sources multi-tables, agrégations temporelles.Expérience concrète en modélisation supervisée (classification, scoring) et évaluation de modèles sur données déséquilibrées (le churn est un phénomène rare).Maîtrise de Khiops (condition déterminante) : préparation automatique des variables, discrétisation supervisée, modélisation interprétable. Une exposition académique, partenaire ou en expérimentation personnelle est prise en compte.Aisance en Python (pandas, environnement data) et bonne culture MLE/DS de bout en bout.Capacité à travailler en autonomie sur des données réelles, imparfaites et volumineuses.Bon sens de la vulgarisation : savoir expliquer un modèle à des interlocuteurs métier non techniques.Profil intermédiaire à confirmé, à l'aise pour prendre le sujet en main rapidement.Pourquoi Ever"T ?Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.??

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