Scientifique Principal des Données – IA

This is a fully remote position, open to applicants in Canada.

📋 Description

• Diriger des projets complexes en analytique, statistique, apprentissage automatique et intelligence artificielle appliquée à divers secteurs et cas d'utilisation.

• Établir des stratégies en science des données qui harmonisent les enjeux d'affaires, la modélisation, l'évaluation et les résultats mesurables.

• Transformer des besoins d'affaires flous en stratégies analytiques, conceptions de modèles, hypothèses, plans de validation et recommandations.

• Concevoir et exécuter des modèles pour la segmentation, les prévisions, la propension, la détection d’anomalies, l’expérimentation, les recommandations et l’aide à la décision.

• Manipuler des données structurées, semi-structurées et non structurées.

• Élaborer des carnets d'analyse, des flux de travail reproductibles et des actifs analytiques dans Databricks et autres environnements cloud.

• Appliquer des méthodes d'apprentissage automatique et d'IA pour la classification, le scoring, la synthèse de contenu, la détection de tendances et l'amélioration des processus.

• Évaluer et intégrer des flux de travail basés sur les LLM et les outils d'IA tout en maintenant la rigueur statistique, la reproductibilité et la responsabilité humaine.

• Établir des pratiques exemplaires pour les méthodes, l'évaluation des modèles, les expérimentations, la documentation et la reproductibilité.

• Convertir les résultats analytiques et d'IA en recommandations d'affaires concrètes.

• Conseiller les clients et parties prenantes internes sur les compromis analytiques, les modèles et les évaluations.

• Réviser les livrables analytiques et de modélisation pour garantir leur qualité, rigueur et valeur ajoutée.

• Collaborer avec des scientifiques et ingénieurs en IA, analytique et données, ainsi qu'avec des architectes.

• Offrir un mentorat technique à des professionnels juniors et intermédiaires, sans responsabilité de gestion formelle.

• Optimiser les flux de travail, l'évaluation, la documentation, les carnets et les actifs analytiques réutilisables.

• Respecter les politiques de gouvernance, de protection des données personnelles et d'utilisation responsable des données et de l'IA.

• Promouvoir une adoption sécurisée et réfléchie des pratiques assistées par l'IA et valider de manière critique les livrables générés par l'IA.

⛳️ Requirements

• Excellente maîtrise des statistiques, probabilités, apprentissage automatique, expérimentation et résolution de problèmes analytiques.

• Capacité avérée à définir des approches en science des données et des stratégies de modélisation dans des contextes complexes.

• Compétences exceptionnelles en leadership d'équipe, accompagnement, rétroaction et priorisation.

• Compréhension approfondie de l'apprentissage supervisé et non supervisé, de l'ingénierie des variables, de l'évaluation des modèles, de la conception d'expérimentations et de l'analyse des erreurs.

• Expérience avec des données structurées, semi-structurées et non structurées.

• Expertise en méthodes d'IA appliquée, y compris les flux de travail LLM, l'analyse de texte, l'extraction de variables assistée par IA, la synthèse de contenu et la classification.

• Bonne connaissance des carnets d'analyse et des pratiques collaboratives en science des données, notamment Databricks et MLflow.

• Capacité à déterminer quand appliquer l'IA ou utiliser des approches statistiques et d'apprentissage automatique traditionnelles.

• Excellentes compétences en gestion des parties prenantes et communication avec des publics techniques et non techniques.

• Capacité à gérer plusieurs initiatives simultanément tout en équilibrant qualité, charge de travail, priorités d'affaires et attentes.

• Excellentes compétences en communication écrite et orale en anglais, avec aisance auprès des clients et de la haute direction.

• Capacité à collaborer avec des équipes réparties sur le continent américain.

• Maîtrise ou expérience des outils et plateformes suivants : Python, Jupyter Notebooks, Pandas, NumPy, scikit-learn, SciPy, Statsmodels, XGBoost, LightGBM, Databricks, Apache Spark, PySpark, MLflow, SQL, BigQuery, Snowflake, GCP, Vertex AI, Microsoft Azure, Azure AI Services, Azure Machine Learning, API LLM compatibles OpenAI, embeddings, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Looker, Power BI, Tableau, Git, GitHub et Azure DevOps.

• Les certifications et formations dans les domaines de Databricks, Google Cloud, Microsoft Azure, Python, apprentissage automatique, expérimentation, IA appliquée, statistique, prévision, modélisation ou leadership sont souhaitables mais non obligatoires.

🏝️ Benefits

• Environnement propice à l'apprentissage continu, à l'impact concret et à la croissance professionnelle.

• Régime d'assurance complet, avec options Or, Argent ou Bronze; l'employeur contribuant jusqu'à 80 % de la couverture.

• Assurances invalidité de courte et de longue durée.

• Services de soins de santé virtuels via Dialogue de Sun Life.

• Programme d'aide pour les employés et leur famille.

• Programme complet de soutien en santé mentale.

• Compte de dépenses personnel de 500 $ pour soins de santé, abonnements au gym, transport en commun, fournitures de bureau ou contributions au REER.

• Régime de retraite avec égalisation de 100 % des contributions au REER jusqu'à 4 % via un RPDB.

• Cotisation au REER dès le départ et au RPDB après 3 mois; acquisition des droits du RPDB après 24 mois.

• Programme de vacances flexibles, incluant 5 jours durant la période d'essai et un montant au prorata pour le reste de l'année.

• Remboursement de technologie personnelle de 30 $ par mois dès le premier jour.

• Fermeture durant les vacances d'hiver.

• Horaires flexibles tout au long de l'année, y compris des après-midis du vendredi lorsque les heures hebdomadaires sont complétées.

• Culture inclusive qui favorise la créativité, la diversité et l'autonomie.