TEHORA est présentement à la recherche dun(e) expert en science de données / intelligence artificielle appliquée ayant d’excellentes aptitudes techniques, d’excellentes connaissances et qui souhaite mettre à profit ses compétences au sein d’une équipe polyvalente.




Sans être exhaustifs, voici les services et livrables que devra fournir la personne retenue.





Description des travaux ou des biens livrables :


- Appliquer des outils dapprentissage automatique et des techniques statistiques pour développer des modèles dapprentissage machine et prendre en charge la gestion des modèles tout au long du cycle de vie du modèle;




- Développer, surveiller et améliorer les algorithmes prédictifs d’Espace Données en collaboration avec les équipes de développement ML et chargé de produit;




- Créer des algorithmes et concevoir des expériences pour fusionner, gérer, interroger et extraire des données afin de fournir des rapports personnalisés aux collègues, aux clients ou à lensemble de lorganisation;




- Améliorer les procédures de collecte de données pour inclure des informations pertinentes pour la construction des solutions d’intelligence artificielle;




- Tester des modèles dexploration de données pour sélectionner les plus appropriés pour le développement des algorithmes prédictifs;




- Maintenir une communication claire et cohérente, à la fois verbale et écrite, pour comprendre les besoins en données et rendre compte des résultats;




- Combiner des modèles grâce à la modélisation densemble;




- Présenter des informations à laide de techniques de visualisation de données;




- Évaluer lefficacité des sources de données et des techniques de collecte de données et améliorer les méthodes de collecte de données;




- Fournir de la documentation technique et opérationnelle de la plateforme MLOps (Wiki, spécifications de conception et de cartographie);




- Participer à lexamen du code par les pairs, aux tests et à la mise en œuvre des meilleures pratiques de développement logiciel;




- Participer aux projets de développement en assurant un suivi rigoureux des tâches et le respect des échéances, et ce, en collaborant avec de multiples parties prenantes dans un environnement itératif, rapide et en constante évolution;




- Participer à l’évolution de l’architecture des solutions d’intelligence artificielle d’Espace Données ou de toute autre solution ayant recours à l’intelligence artificielle;




- Conseiller sur les bonnes pratiques en développement et en assurance qualité en participant à l’amélioration continue des standards de développement et en s’assurant de leur respect lors des revues de code.




Profil


- Détenir un diplôme universitaire dans un domaine pertinent et en lien avec le mandat avec un minimum de cinq (5) ans d’expérience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle (selon le profil). Équivalente : une un diplôme collégial avec un minimum de huit (8) ans d’expérience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle (selon profil);




- Détenir une expérience d’au moins trois (3) ans en méthodologie agile;




- Avoir d’excellentes habiletés de communication orale et écrite en français;




- Posséder au moins cinq (5) années actives d’expérience à titre d’expert en science de données et en intelligence artificielle;




- Avoir réalisé au cours des cinq (5) dernières années, au moins trois (3) mandats de développement de solutions d’intelligence artificielle appliquée et d’algorithme d’apprentissage machine.



L’expert en science de données / intelligence artificielle appliquée doit maitriser les outils et langages suivants :



- Solide expérience en développement de solutions d’intelligence artificielle en utilisant la science des données;




- Compréhension solide des mathématiques et statistiques appliquées, y compris la connaissance des tests statistiques, des distributions, de la régression, des estimateurs du maximum de vraisemblance;




- Solide expérience des approches d’apprentissage machine supervisée, non supervisée et apprentissage profond (deep learning), traitement naturel du langage;




- Maitrise des méthodes dapprentissage automatique telles que, et sans s’y limiter : régression et ses variantes, k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, SVM, Decision Forest, réseaux de neurones (CNNs, LSTMs, RNNs,GANs);




- Expérience approfondie en préparation, transformation et nettoyage des données ainsi que des outils de visualisation de données;




- Connaissance approfondie des frameworks ML, des bibliothèques et API telles que scikit-learn, numpy, Panda, Tensorflow, Keras, PyTorch, Theano, Spark MLlib, H2O et des structures de données, de la modélisation des données et de larchitecture logicielle;




- Langages et technologies : Python, R, Spark ML, TSQL, Azure Data Factory, Azure ML, Azur auto-ML;




- Banques de données : Microsoft SQL Server, Azure SQL Database, Azure Data Lake, Azure data services; 




- Expérience en apprentissage par