Full Job Description
Responsabilités :
• Collaborer avec des experts du domaine, réaliser des études et des analyses de données sur des milliards d'enregistrements issus de notre base de données unique afin d'identifier des opportunités commerciales significatives ; traduire des problèmes commerciaux complexes en tâches informatiques bien définies.
• Appliquer les statistiques, l'apprentissage automatique et diverses autres techniques pour analyser les données, générer des modèles et prototyper de nouvelles solutions d'IA. Définir une stratégie d'expérimentation et valider rigoureusement les solutions avant leur déploiement.
• Concevoir des prototypes de qualité production et collaborer avec les équipes d'ingénierie pour implémenter la solution dans un environnement cloud évolutif tel que Vertex AI de Google. Concevoir des systèmes multicomposants avec une surveillance appropriée, des déploiements progressifs et des capacités de restauration.
• S'épanouir dans différents environnements de travail : recherche et développement indépendants et autonomes, et projets collaboratifs et menés en équipe. Gérer l'ambiguïté en se concentrant sur l'objectif et aider l'équipe à s'adapter à l'évolution des priorités.
• Piloter de nouvelles initiatives à forte valeur ajoutée pour UKG, encadrer les collaborateurs et identifier proactivement les opportunités d'amélioration pour l'ensemble de l'équipe.
• Leadership technique : Assurer la direction technique des projets de science des données, en prenant en charge l'intégralité du processus, de la définition du problème au déploiement de la solution, et en pilotant les décisions techniques tout au long du cycle de vie du projet. Définir les feuilles de route techniques pour les projets multiphases, anticiper les risques et les compromis, et favoriser l'adhésion des parties prenantes. Assumer la responsabilité des échecs au niveau de l'équipe et garantir l'excellence opérationnelle.
• Communication interne et externe : Communiquer efficacement l'avancement des projets, les approches techniques et les résultats aux équipes internes (produit, ingénierie, direction), en reliant le travail de science des données aux objectifs commerciaux dans un langage adapté aux parties prenantes. Interagir avec les parties prenantes externes (clients, partenaires) selon les besoins.
• Partage des connaissances et développement de l'équipe : Favoriser une culture de partage des connaissances en réalisant des revues techniques, en animant des sessions informelles et en établissant des bonnes pratiques pour l'équipe de science des données. Faire preuve d'excellence et d'intégrité ; identifier les opportunités de développement pour les membres de l'équipe. Participer activement au recrutement.
• Gestion des données et du code : Établir des normes d'équipe pour la qualité du code, l'automatisation, les tests et la documentation. Garantir l'application des pratiques de qualité et de gouvernance des données à l'ensemble des systèmes et pipelines de données.
Qualifications :
• Formation et expérience dans un domaine quantitatif. Doctorat et 3 ans d'expérience, ou master et 5 ans d'expérience. • Expertise approfondie dans au moins 1 à 2 sous-domaines de l'apprentissage automatique ou de l'IA, notamment l'IA générative, l'IA agentique, les modèles de base et les modèles de base, la régression, la classification, l'apprentissage profond, l'analyse de séries temporelles, le clustering, le traitement automatique du langage naturel (TALN), l'apprentissage par transfert, l'IA générative, etc.
• Excellentes aptitudes à visualiser les données, à communiquer des informations commerciales pertinentes et à présenter des résultats complexes à des publics techniques et non techniques.
• Expérience avérée dans la mise en œuvre de solutions d'IA performantes et créatrices de valeur, avec une prise en charge complète du processus, de la définition du problème au déploiement en production.
• Expérience significative dans la conception, le développement et le déploiement de solutions d'IA en environnements de production, avec une bonne connaissance des frameworks cloud tels que Vertex AI et des bases de données comme BigQuery, ou équivalent.
• Expérience des outils Big Data, des bases de données et des architectures évolutives (par exemple, SQL, Spark, Hadoop). Connaissance des pratiques de qualité et de gouvernance des données à grande échelle. • Excellentes compétences en programmation Python ou autre langage de script, avec une maîtrise des outils et bibliothèques tels que Pandas, NumPy, TensorFlow ou PyTorch.
• Solides compétences décisionnelles : capacité à prendre des décisions éclairées après consultation, en comprenant les implications pour l'équipe et les systèmes en aval.
• Engagement envers l'apprentissage continu et le dépassement des limites de l'innovation en IA et en apprentissage automatique. Recherche proactive de retours d'information et maintien d'une mentalité de croissance.
