Engagement des salariés & ML explicable
Modèles explicables identifiant les leviers d'engagement salarié sur données multi-clients.
Les leviers d'engagement expliqués
D'un GLM à XGBoost, LightGBM et Random Forest, expliqués par SHAP et LIME
Détails du projet
Qualintra
Conseil RH – Scoring d'engagement & explicabilité des modèles
2023
Mission
Lead Senior Data Scientist - Employee Engagement Scoring
Data Science RH – Scoring d'engagement & explicabilité des modèles
Mission Data Science, Paris / remote.
Développement d’un pipeline : machine learning pour expliquer et optimiser le score d’engagement RH (200 questions, 25 ans de données multi-clients). Migration du modèle statistique (GLM) : à des algorithmes avancés (XGBoost, LightGBM, Random Forest). Nettoyage et imputation avancée des données : (66% de valeurs manquantes), détection d’outliers, gestion de la multicolinéarité (corrélation, PCA, régularisation). Explicabilité globale et locale : SHAP, LIME, analyse de sensibilité (Morris, Sobol). Optimisation : tuning hyperparamètres (Optuna/Hyperopt), sélection de variables métier, validation croisée, métriques personnalisées (RMSE, MAE, R²). Production de dashboards et rapports : didactiques avec recommandations RH personnalisées.
Contexte et environnement
Analytics : RH, scoring d’engagement collaborateur, explication et hiérarchisation des leviers RH opérationnels. Workflows : ML robustes et interprétables, restitution claire et actionnable.
Lead Senior Data Scientist - Employee Engagement Scoring
Paris / remote – PySpark, pandas, scikit-learn, dashboards PowerBI/Tableau
Objectifs clés
Technologies et infrastructure
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