Gestionnaire princ, science des données

Principales responsabilités

• Création d'algorithmes d'apprentissage automatique dans les domaines suivants:
  • Traitement du language naturel pour interpréter et classer des courriels
  • Ingénierie de processus
  • Solutions de gestion de volumes de travail
• Élaboration et gestion d'un cadre de mesure complet pour faire le suivi et saisir la portée, le rendement et l'incidence de la valeur de nos algorithmes
• Expérience avérée en tant que chef d'équipe, développeur et gestionnaire de personnes; expérience avérée dans l'attraction, la fidélisation et le perfectionnement de talents de haut niveau et la création d'une culture positive axée sur l'organisation et le travail d'équipe
• Sens aigu des affaires et capacité de comprendre les occasions et les contraintes inhérentes à un environnement concurrentiel en constante évolution
• Agir comme expert en la matière avec une compréhension approfondie de la capacité des outils ainsi que de l'infrastructure technologique.
• Préparer des présentations à l'intention de la haute direction afin de démontrer des connaissances utiles et les répercussions sur l'exploitation découlant de l'analyse et du développement de modèles.

Qualifications essentielles

• Diplôme dans une discipline telle que : Science des données, mathématiques appliquées, science/ingénierie appliquée, économie/économétrie, science de la gestion/recherche opérationnelle ou domaine connexe
• Au moins cinq ans d'expérience dans un rôle de science des données.
• Expérience de développement avec au moins un langage général de programmation (p. ex. Python, C/C++, Java)
• Expérience avec les cadres d'apprentissage automatique (p. ex. Scikit-learn, Keras, Tensorflow)
• Sens de l'organisation et souplesse; aisance à composer avec l'ambiguïté et capacité d'établir des priorités et de résoudre divers problèmes techniques et d'affaires
• Motivation personnelle et capacité de manifester de l'enthousiasme à travers des projets personnels, des publications ou des présentations lors de conférences
• Direction d'équipes hautement techniques et analytiques depuis au moins deux ans
• Excellentes aptitudes pour la communication verbale et écrite (anglais), et feuille de route éloquente dans l'établissement de relations solides et de relations de collaboration entre les équipes

Qualifications souhaitées

Expertise technique en matière d'apprentissage automatique : (cadres de travail et bibliothèques) :

• Plateforme d'IA Vertex GCP
• Compétences en développement du langage Python
• Expérience dans l'utilisation des outils généraux d'apprentissage automatique ou de la science des données avec Python : numpy, pandas, sklearn, jupyter, etc
• Expérience et expertise pratiques avec différents cadres d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, comme Keras, Pytorch, TensorFlow, SparkML, et Scikit-Learn
• Bases de la science informatique
• Base de données : SQL, Hadoop

Connaissance théorique :

• Connaissance approfondie des modèles d'apprentissage automatique : apprentissage profond, apprentissage par renforcement, etc
• Compréhension théorique des réseaux neuronaux, de la rétropropagation et des algorithmes d'optimisation en mettant l'accent sur une compréhension d'ordre mathématique
• Compréhension mathématique de certains algorithmes d'apprentissage automatique : régression, machine à vecteurs de support, arbres de décision, etc.