Principales responsabilits Diriger lensemble du cycle de vie des projets de science des donnes, de la conception initiale au dploiement et la maintenance dans les environnements de production.

Dvelopper et mettre en uvre des architectures dapprentissage automatique volues pour des modles complexes, en assurant lvolutivit, la performance et la robustesse.

Collaborer avec les intervenants de lentreprise pour acqurir une comprhension approfondie des processus oprationnels, cerner les principaux dfis et traduire les besoins de lentreprise en solutions axes sur les donnes.

Guider et diriger linteraction avec les quipes Produits pour influencer la conception des produits, en assurant lalignement entre les objectifs daffaires et la faisabilit technique.

Utiliser une approche axe sur la production, mener des tudes de faisabilit approfondies et un prototypage pour valuer la viabilit du projet, en tenant compte du rendement, du temps, de la qualit et des cots.

Prsenter et promouvoir des techniques, des processus et des produits dapprentissage automatique novateurs au sein de lentreprise.

Encadrer et guider les scientifiques des donnes juniors et principaux, en favorisant un environnement dquipe collaboratif et hautement performant.

Identifier et traiter de faon proactive les dfis et les risques potentiels tout au long du cycle de vie du projet.

Restez au courant des dernires avances dans le domaine de lapprentissage automatique et identifiez de faon proactive les occasions dinnovation et damlioration.

Contribuer au dveloppement et au perfectionnement des pratiques exemplaires et des mthodologies en matire de science des donnes.

Qualifications essentielles Baccalaurat en informatique, en statistiques, en mathmatiques, en science des donnes ou dans un domaine similaire.

Une exprience pertinente peut tre envisage la place dun diplme.

Au moins six ans dexprience un poste de science des donnes ou danalytique,



dont une part importante est consacre la direction de projets complexes.

Certification avance en nuage (p. ex., architecte de solutions certifi AWS professionnel, architecte expert en solutions Azure, ingnieur en donnes Google Infonuagique professionnel prciser les certifications prfres).

Connaissance approfondie des modles dapprentissage automatique : TALN, IA gnrative et cadres dapprentissage profond (p. ex., Tensor

Flow, PyTorch, Keras prciser les cadres privilgis).

Capacit avre de concevoir et de mettre en uvre des architectures dapprentissage automatique complexes.

Comprhension approfondie des activits, des besoins et des points faibles de lentreprise, et capacit de traduire les exigences de lentreprise en spcifications techniques.

Matrise exceptionnelle du dveloppement, de la formation et du dploiement de modles dapprentissage automatique dans les environnements de production.

Matrise dau moins un langage de script (Python de prfrence).

Solide exprience des outils de visualisation de donnes (p. ex.

Tableau, Power BI).

Excellentes aptitudes pour la communication, le leadership et les relations interpersonnelles.

Capacit avre de diriger et de motiver des quipes pour atteindre des objectifs ambitieux.

Capacit avre de grer plusieurs projets simultanment et de respecter les chances.

Solides aptitudes la rsolution de problmes et approche proactive pour identifier et rsoudre les dfis.

Qualifications souhaites Matrise ou doctorat dans un domaine pertinent.

Exprience avec des ensembles de donnes ou des technologies spcifiques pertinents pour lindustrie (mentionnez, le cas chant).

Dossier de publication dans la science des donnes ou dans des domaines connexes.

Contributions des projets open source ou des projets de science des donnes personnelles (portefeuille encourag).

Une connaissance adequate du francais est requise pour les postes offerts au Qubec.

Le gnrique masculin est utilis sans discrimination et uniquement dans le but d''allger le texte.

📌 Scientifique de données princ. II (Montreal)
🏢 Bell
📍 Montreal