Data scientist - data science et mlops - stage h/f (stage)

Malakoff Humanis est un groupe de protection sociale paritaire, mutualiste et à but non lucratif. Nous sommes ainsi dirigés par des représentants de nos clients. Nous n'avons pas d'actionnaires à rémunérer, l'ensemble de nos bénéfices est donc réinvesti au profit de nos clients, en services, en accompagnement social ou pour soutenir des causes d'intérêt général que nous défendons. Nous sommes un groupe solide financièrement, soucieux d'une gestion rigoureuse et attaché au principe de mutualisation. L'innovation est depuis toujours au coeur de notre action. Notre société Malakoff Humanis Innov', dotée d'un fonds de 150 millions d'euros, nous permet, à travers des investissements ou des prises de participations dans des start-ups, de proposer de nouveaux services à nos clients et de préparer l'avenir.
En intégrant le pôle Data Science, vous participerez à des projets de grande envergure visant à optimiser des use-cases à fort impact déjà en production. Vous travaillerez activement sur les axes suivants : Amélioration des Modèles : Identifier les besoins en observabilité des modèles de ML et d'IA auprès des différentes équipes de MHTech. Mettre en place des outils de détection des dérives de données (data drift) et de modèles (model drift). Proposer une approche permettant d'intégrer des métriques sur mesure. Contribuer à la création d'une solution de surveillance des modèles d'IA et de ML en production, intégrée à l'infrastructure existante. Mise en Place de Pratiques MLOps : Structurer les processus et pipelines tout au long du cycle de vie du système d'IA. Promouvoir l'automatisation et l'intégration continue avec MLFlow, tout en assurant un monitoring et un alerting efficaces. Assurer les pipelines CM Continuous Monitoring et Continuous Training CT Ce chantier est une initiative structurante dans l'évolution de nos pratiques. Vous rejoindrez une équipe de plusieurs data scientists seniors et ingénieurs MLOps de l'équipe qui seront en charge de ce sujet. C'est une occasion unique de se plonger dans les enjeux d'industrialisation d'IA en production et à l'échelle en rejoignant une taskforce expérimentée. Nos enjeux : la maîtrise de nos usecases et assets les plus critiques en améliorant leur fiabilité et leur maintenabilité.
Bientôt diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou d'une université avec une majeure en Data Science, Intelligence Artificielle ou Mathématiques Appliquées, vous avez des connaissances théoriques et pratiques en matière de Machine Learning et disposez notamment des compétences techniques suivantes : - Machine Learning - Intérêt clair pour le MLOps et les bonnes pratiques de développement - Développement Python et SQL - Utilitaire de versioning tels que Git ou SVN (Notions) Vous êtes passionné(e) par l'IA et le Machine Learning, et vous maîtrisez les enjeux liés aux MLOps. Idéalement, vous êtes également familier(ère) de la plateforme Dataiku et AWS Sagemaker. Enfin, plus largement, vous faites preuve de rigueur, d'autonomie, d'esprit d'équipe et de pédagogie.