Scientifique de données

1 month ago


Montreal, Quebec, Canada Systematix Full time
Poste de Scientifique de données

Systematix est à la recherche d'un Scientifique de données pour rejoindre son équipe.

Responsabilités
  • Explorer, modéliser et développer des solutions prédictives dans un contexte collaboratif avec des intervenants multiples.
  • Participer aux communautés de pratique et partager des connaissances pour contribuer à la montée en compétences de l'équipe.
  • Accompagner les équipes analytiques sectorielles pour améliorer les pratiques et la configuration du dépôt de code.
  • Participer à la mise en production des modèles prédictifs avec les ingénieurs DevOps et MLOps.
  • Contribuer à la maintenance et au support étendu des modèles prédictifs en production.
  • Produire la documentation, les rapports et communiquer les résultats des analyses aux partenaires.
  • Être à l'affût des nouvelles tendances en lien avec l'analytique avancée.
Atouts
  • Familiarité avec les méthodologies agiles (Scrum, Kanban, ...).
  • Familiarité avec l'informatique théorique et les bonnes pratiques de programmation (POO, structures de données, recherche binaire, programmation récursive, optimisation, benchmarking, ...).
  • Familiarité avec les bonnes pratiques de développement logiciel (versionnage du code source, git, réutilisation du code, peer review, docstrings, ...).
  • Familiarité de base avec les technologies et plateformes DevOps (Azure DevOps, GitHub, GitLab, ...).
  • Familiarité avec l'inférence statistiques (test d'hypothèses, intervalle de confiance, p-valeur).
  • Familiarité avec la statistique descriptive (mesure de tendance centrale, mesure de dispersion, identification des valeurs aberrantes, mesures de corrélation, ...).
  • Familiarité avec les algorithmes de science des données et d'apprentissage machine (modèles linéaires généralisés, boosting, NLP, clustering, chaînes de Markov, ...).
  • Familiarité avec la recherche et l'innovation appliquée en science des données.
  • Familiarité avec les bonnes pratiques de modélisation prédictive (partitionnement des données, leakage, données débalancées, validation croisées, hyper optimisation, sélection des attributs prédictifs, métriques de performances, model fairness, model drift, ...).
  • Familiarité avec les méthodes d'optimisation numérique (méthode de Newton, algorithmes génétiques, Simplex, VNS, ...).
  • Excellente familiarité avec la programmation Python (sklearn, numpy, pandas, ...).
  • Familiarité avec les techniques d'intelligence artificielle (réseaux de neurones, apprentissage par renforcement, ...).
  • Familiarité avec la programmation SQL (queries, stored proc, ...).
  • Familiarité avec le développement web (django, html, css, javascript/jquery, ...).
  • Familiarité avec Azure Databricks et Azure ML.
  • Familiarité avec le markdown, LaTeX, LyX.

Si des opportunités dans le domaine de la consultation vous intéressent, Systematix pourrait aussi vous offrir un poste permanent. Contactez-nous.



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