Informations principales

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.

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