Informations principales
Expert en science de données / intelligence artificielle appliquée
Poste: Non spécifié
Début: Dès que possible
End: Non spécifié
Lieu: Quebec, Canada
Type de collaboration: Projet seulement
Taux horaire: Non spécifié
Dernière mise à jour: 7 août 2024
Description et exigences de la tâche
- Utiliser des outils d'apprentissage automatique et des techniques statistiques pour développer et gérer des modèles tout au long de leur cycle de vie.
- Collaborer avec les équipes de développement ML et produit pour améliorer les algorithmes prédictifs.
- Créer des algorithmes pour fusionner, gérer et extraire des données afin de fournir des rapports personnalisés.
- Améliorer les procédures de collecte de données pour construire des solutions d’IA.
- Tester et sélectionner les modèles d'exploration de données appropriés pour les algorithmes prédictifs.
- Maintenir une communication claire pour comprendre les besoins en données et rendre compte des résultats.
- Combiner des modèles avec la modélisation d'ensemble et utiliser des techniques de visualisation de données.
- Évaluer et améliorer les sources et méthodes de collecte de données.
- Fournir de la documentation technique et opérationnelle pour la plateforme MLOps.
- Participer aux revues de code, tests et mise en œuvre des meilleures pratiques de développement logiciel.
- Participer à l’évolution de l’architecture des solutions d’IA et conseiller sur les bonnes pratiques en développement et assurance qualité.
- Diplôme universitaire pertinent et au moins cinq ans d’expérience en intelligence d’affaires ou IA, ou diplôme collégial avec huit ans d’expérience.
- Expérience de trois ans en méthodologie agile.
- Excellentes compétences en communication orale et écrite en français.
- Au moins cinq ans d’expérience active en science des données et IA, avec trois mandats réussis en développement de solutions d’IA et d’algorithmes d’apprentissage machine.
- Solide expérience en développement de solutions d’IA utilisant la science des données.
- Compréhension des mathématiques et statistiques appliquées.
- Expérience avec apprentissage machine supervisé, non supervisé et apprentissage profond.
- Maitrise des méthodes d'apprentissage automatique (régression, SVM, réseaux de neurones, etc.).
- Expérience en préparation et visualisation des données.
- Connaissance des frameworks et bibliothèques ML (scikit-learn, Tensorflow, PyTorch, etc.).
- Langages : Python, R, TSQL, Spark, Azure ML.
- Banques de données : Microsoft SQL Server, Azure Data Lake.
- Connaissance de Power BI et CI/CD avec Git.
- Expérience de travail avec méthodes agiles comme Scrum, DevOps, et MLOps.
- Travailleur d’équipe, autonome, proactif, créatif, orienté client et résultats.
- Fort leadership et esprit d’analyse.
- Excellente gestion du temps et capacité à gérer plusieurs priorités.
- Excellentes capacités rédactionnelles et communication avec des équipes multidisciplinaires.
- Télétravail ou chez le client selon le mandat.
- Télétravail et flexibilité pour s’adapter aux obligations familiales.
- Culture entrepreneuriale favorisant la créativité et l'innovation.
- Horaires flexibles et congés pour maladie et événements familiaux.
- Outils informatiques adaptés et environnement de travail motivant.
- Initiatives sociales et environnementales.
- Programme d’apprentissage en milieu de travail et cheminement de carrière.
- Calculé sur la base du taux horaire moyen correspondant à votre profil.