Technology Jobs in Montreal, Canada (Now Hiring) — 1,392 open — Page 8

Résumé

Nous sommes à la recherche d’un scientifique des données principal II hautement accompli et expérimenté pour diriger le développement technique et la mise en œuvre de solutions complexes d’apprentissage automatique (apprentissage automatique). Cette personne sera un contributeur clé, favorisant l’innovation et façonnant l’avenir de nos initiatives de science des données. Le candidat idéal possédera des compétences techniques exceptionnelles, de solides capacités de leadership et une compréhension approfondie des activités commerciales. 

Principales responsabilités

• Diriger l’ensemble du cycle de vie des projets de science des données, de la conception initiale au déploiement et à la maintenance dans les environnements de production.  
• Développer et mettre en œuvre des architectures d’apprentissage automatique évoluées pour des modèles complexes, en assurant l’évolutivité, la performance et la robustesse.  
• Collaborer avec les intervenants de l’entreprise pour acquérir une compréhension approfondie des processus opérationnels, cerner les principaux défis et traduire les besoins de l’entreprise en solutions axées sur les données.  
• Guider et diriger l’interaction avec les équipes Produits pour influencer la conception des produits, en assurant l’alignement entre les objectifs d’affaires et la faisabilité technique.  
• Utiliser une approche axée sur la production, mener des études de faisabilité approfondies et un prototypage pour évaluer la viabilité du projet, en tenant compte du rendement, du temps, de la qualité et des coûts.  
• Présenter et promouvoir des techniques, des processus et des produits d’apprentissage automatique novateurs au sein de l’entreprise.  
• Encadrer et guider les scientifiques des données juniors et principaux, en favorisant un environnement d’équipe collaboratif et hautement performant.  
• Identifier et traiter de façon proactive les défis et les risques potentiels tout au long du cycle de vie du projet.  
• Restez au courant des dernières avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique et identifiez de façon proactive les occasions d’innovation et d’amélioration.  
• Contribuer au développement et au perfectionnement des pratiques exemplaires et des méthodologies en matière de science des données. 

Qualifications essentielles

• Baccalauréat en informatique, en statistiques, en mathématiques, en science des données ou dans un domaine similaire. Une expérience pertinente peut être envisagée à la place d’un diplôme.  
• Au moins huit ans d’expérience à un poste de science des données ou d’analytique, dont une part importante est consacrée à la direction de projets complexes.  
• Certification avancée en nuage (p. ex., architecte de solutions certifié AWS – professionnel, architecte expert en solutions Azure, ingénieur en données Google Infonuagique professionnel – préciser les certifications préférées).  
• Connaissance approfondie des modèles d’apprentissage automatique : TALN, IA générative et cadres d’apprentissage profond (p. ex., TensorFlow, PyTorch, Keras – préciser les cadres privilégiés).  
• Capacité avérée de concevoir et de mettre en œuvre des architectures d’apprentissage automatique complexes.  
• Compréhension approfondie des activités, des besoins et des points faibles de l’entreprise, et capacité de traduire les exigences de l’entreprise en spécifications techniques.  
• Maîtrise exceptionnelle du développement, de la formation et du déploiement de modèles d’apprentissage automatique dans les environnements de production.  
• Maîtrise d’au moins un langage de script (Python de préférence).  
• Solide expérience des outils de visualisation de données (p. ex. Tableau, Power BI).  
• Excellentes aptitudes pour la communication, le leadership et les relations interpersonnelles.  
• Capacité avérée de diriger et de motiver des équipes pour atteindre des objectifs ambitieux. 
• Capacité avérée de gérer plusieurs projets simultanément et de respecter les échéances.  
• Solides aptitudes à la résolution de problèmes et approche proactive pour identifier et résoudre les défis. 

Qualifications souhaitées

• Maîtrise ou doctorat dans un domaine pertinent.  
• Expérience avec des ensembles de données ou des technologies spécifiques pertinents pour l’industrie (mentionnez, le cas échéant).  
• Dossier de publication dans la science des données ou dans des domaines connexes.  
• Contributions à des projets open source ou à des projets de science des données personnelles (portefeuille encouragé).
• Expérience avec ServiceNow

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