Scientifique de données

Le secteur des Solutions en valorisation des données et intégration est le maître d'œuvre de la réalisation de solutions en intelligence d'affaires, en intelligence artificielle et intégration répondant à la vision, les stratégies et les priorités organisationnelles. Votre rôle consistera à créer des solutions d'intelligence artificielle responsables en utilisant les approches d'intelligence artificielle telles que : l'analyse prédictive, l'apprentissage machine, l'apprentissage profond, le traitement naturel du langage, l'apprentissage par renforcement.

• Concevoir des solutions complètes en science de données reposant sur l'analytique avancée ou l'intelligence artificielle pour répondre à des problématiques en éducation ;
• Concevoir les principales méthodologies et processus de science de données ainsi que les modèles d'apprentissage machine des solutions d'intelligence artificielle ;
• Collaborer avec les équipes de développement et des opérations pour intégrer les modèles dans les systèmes de production et assurer la maintenance et l'optimisation continue des modèles déployés ;
• Collaborer avec les analystes en science de la donnée, développeur(euse)s en apprentissage machine et spécialistes en AI de la GRICS et des partenaires dans la création d'algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique, afin de mener à bien des initiatives à impact positif sur la clientèle et sur le domaine de l'éducation ;
• Collaborer aux travaux de recherche appliquée avec les différentes parties prenantes de l'écosystème de partenaires en lien avec le Centre d'expertise en intelligence artificielle composé du MEQ, la GRICS, le Mila, Obvia, le CTERQ et IVADO ;
• Documenter et communiquer les résultats des analyses et les performances des modèles aux parties prenantes et assurer la conformité avec les meilleures pratiques de gestion des données et de sécurité ;
• Participer aux projets de science de données en adéquation avec les stratégies d'affaires de l'entreprise et les besoins du réseau de l'éducation ;
• Participer au développement de processus en science de données efficaces et évolutifs qui serviront à l'analyse de données à grande échelle, à la création, au déploiement de modèles et à la mise en production des solutions d'intelligence artificielle ;
• Identifier les sources de données pertinentes des produits de données, exploiter et proposer de nouvelles méthodes mathématiques ou statistiques pour analyser des données massives pouvant amener au développement de nouvelles solutions ;
• Être impliqué dans des projets qui ont pour but d'optimiser l'utilisation et la mesure de la valeur des initiatives analytiques (ex. rédaction de normes, vulgarisation de l'analytique avancé et de l'apprentissage machine, amélioration continue du cycle de vie, ou méthodologie de mesure de la valeur de projets analytiques) ;
• Identifier les approches analytiques en science de données pour soutenir l'organisation à identifier de nouvelles stratégies de valorisation de données ;
• Accomplir toutes autres tâches liées au poste.Domaines d'expertiseApprentissage machine de solutions d'IA (ML)
  • Conduire des expérimentations sur les techniques d'apprentissage machine de pointe et les implémenter, développer des algorithmes d'apprentissage machine pour des tâches telles que la classification, la régression, le clustering, et la détection d'anomalies ;
  • Valider les modèles via des techniques telles que la validation croisée et l'évaluation sur des ensembles de données de test indépendants, et participer à la création de pipelines de données pour l'entraînement et leur mise à jour ;
  • Évaluer les impacts sociaux et éthiques des modèles d'IA, garantir la transparence des algorithmes, éviter les biais dans les données et les modèles et respecter les réglementations et directives en matière d'éthique de l'IA.
  Industrialisation de solutions d'IA (MLOps)
  • Mettre en œuvre l'implémentation de pipelines de CI/CD pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage machine ;
  • Voir à l'automatisation de la gestion des modèles, la surveillance des performances, le réentraînement et la collaboration avec les équipes de DevOps pour intégrer les pratiques de MLOps ;
  • Veiller à l'adoption de pratiques éthiques dans le déploiement et la gestion des modèles, y compris la correction des biais et la transparence ;
  • Assurer une utilisation des compétences analytiques et de visualisation de données pour interpréter les informations et développer des solutions en science des données.
  Votre profil
  • Détenir un diplôme terminal d'études universitaires de deuxième cycle ou supérieur dans un champ de spécialisation approprié : science des données, actuariat, mathématiques appliquées ou statistiques ;
  • Détenir une certification complémentaire ou une formation équivalente pertinente au domaine d'expertise, tel que : Certifications Microsoft en science des données, intelligence artificielle, analyse prédictive ou en IA Responsable ;
  • Toute formation dans un domaine pertinent au poste combiné à de l'expérience démontrée et pratique pourra être considérée ;
  • Posséder une expérience démontrée en intelligence artificielle, et plus spécifiquement en apprentissage machine (machine learning), ou dans d'autres secteurs connexes, idéalement appliqués au domaine de l'éducation ;
  • Connaissances approfondies de principes entourant les entrepôts de données, les lacs de données et performer dans la manipulation de grands volumes de données ;
  • Capacité à travailler sur des programmes complexes et de grandes envergures en matière de données et compréhension de la gouvernance des données et de ses outils ;
  • Forte connaissance du cycle de vie du développement de solutions d'intelligence artificielle appliquées à grande échelle ;
  • Forte connaissance des différentes approches d'apprentissage machine et en langage de programmation Python ;
  • Connaissance avérée dans les systèmes ou logiciels suivants (ou leurs équivalents) : Microsoft Azure Machine Learning, Microsoft Power BI, Microsoft Azure DevOps (TFS), SQL (connaissance des requêtes de bases et des différents schémas SQL) ;
  • Esprit d'analyse et de logique, excellente gestion de son temps et habileté à gérer plusieurs priorités simultanément afin d'être en mesure de respecter les échéanciers ;
  • Excellente capacité rédactionnelle, tolérance à l'ambiguïté, autonomie, proactivité, engagé(e) et axé(e) sur les résultats ;
  • Capacité à communiquer avec des équipes et des partenaires multidisciplinaires tout en décomposant des exigences complexes en sujets tangibles et pertinents ;
  • Excellente maîtrise du français, autant à l'oral qu'à l'écrit.
  Ce que vous offre la GRICS
  • Des projets innovants en Intelligence artificielle appliquée à l'éducation ;
  • Collaborer avec des spécialistes en IA et en éducation en participant au Centre d'expertise en Intelligence artificielle, comme le MEQ, la GRICS, le Mila, Obvia, le CTERQ et IVADO ;
  • Un milieu de travail stimulant, humain et convivial ;
  • La flexibilité de l'horaire (35 heures) et le télétravail ou mode hybride ;
  • Une équipe dynamique de spécialistes ;
  • Quatre semaines de vacances annuelles, congés additionnels durant la période des fêtes ;
  • D'excellentes conditions de travail incluant un régime de retraite à prestations déterminées ;
  • Des défis et de la latitude professionnelle ;
  • Et plus encore.