Chercheur Scientifique Des Données - Recherche

**Description**

**Appartenir à Air Canada, c'est appartenir à un symbole canadien, Air Canada récemment élue meilleur transporteur aérien en Amérique du Nord. Faites décoller votre carrière en vous joignant à notre équipe novatrice et diversifiée à l'avant-garde du transport aérien de passagers.**

En tant que chercheur scientifique - intelligence artificielle à Air Canada, vous serez responsable d'orienter la portée analytique et la méthodologie des projets en vous appuyant sur l'optimisation, la science des données, la simulation, les mathématiques, les statistiques et le sens des affaires pour obtenir une structure et des connaissances à partir de données brutes et de règles commerciales. Nous sommes à la recherche d'un chercheur scientifique opérationnelle pour nous aider à mettre au point un modèle soluble selon les problèmes, les objectifs et les contraintes de l'entreprise et à prendre des décisions plus judicieuses pour proposer de meilleurs produits et services. Votre tâche principale consistera à appliquer des techniques de recherche opérationnelle intégrées à nos produits et services.

**Responsibilitiés**:

- Utiliser des techniques d'optimisation pour formuler et résoudre des problèmes commerciaux et construire des systèmes internes d'aide à la décision.
- Appliquer des méthodes de décomposition au besoin pour résoudre des modèles à très grande échelle.
- Élaborer et mettre en œuvre des modèles mathématiques quantitatifs évolutifs et collaborer avec des ingénieurs pour déployer ces modèles.
- Effectuer une analyse quantitative, économique et numérique du rendement de ces systèmes afin de trouver des stratégies de solution exactes et heuristiques pour les problèmes d'optimisation.
- Appliquer des techniques d'optimisation mathématique, notamment la programmation linéaire, la programmation par nombres entiers, la programmation dynamique et les algorithmes d'optimisation du réseau, afin de concevoir des méthodologies de solutions optimales ou quasi optimales qui seront utilisées par les outils et logiciels internes d'aide à la décision.
- Appliquer des techniques d'apprentissage automatique et de régression pour résoudre des problèmes de modélisation prédictive.
- Créer des prototypes de logiciels pour vérifier et valider les méthodologies de solutions conçues.
- Étudier le conflit derrière l'infaisabilité des jeux de données et ajouter le traitement approprié pour résoudre ces infaisabilités.
- Établir des processus pour l'analyse de données à grande échelle, l'élaboration de modèles, la validation et la mise en œuvre.
- Élaborer des modèles et des algorithmes complexes qui stimulent l'innovation dans l'ensemble de l'organisation.
- Pouvoir évaluer objectivement les compromis de différents algorithmes et modèles.
- Guider les efforts d'ingénierie des données pour en assurer l'harmonie avec les besoins futurs du moteur d'optimisation.
- Effectuer des évaluations de la qualité des solutions analytiques, en particulier les modèles de simulation et d'optimisation.
- Diriger les efforts d'analyse des besoins et des systèmes, y compris la traduction des exigences opérationnelles en modèles mathématiques quantitatifs.
- Établir et entretenir des relations d'affaires efficaces.

**Qualifications**
- Maîtrise ou doctorat en recherche opérationnelle, en informatique, en ingénierie, en mathématiques appliquées, en statistiques ou en méthodes quantitatives ou expérience pertinente à la hauteur du rôle.
- De trois à cinq années d'expérience de travail pertinente.
- Maîtrise de l'un des solveurs commerciaux tels que CPLEX, Gurobi ou FICO Xpress, ou des solveurs non commerciaux tels que COIN-OR ou SCIP.
- Bonne connaissance des techniques d'optimisation pour résoudre la programmation par nombres entiers mixtes, la programmation quadratique ou la programmation non linéaire.
- Bonne connaissance d'au moins un langage de programmation (Java, C/C++, Python).
- Expérience avec SQL et l'interrogation de grands ensembles de données.
- Expérience du prototypage rapide.
- Familiarité avec l'optimisation du réseau, la recherche de proximité à grande échelle.
- Familiarité avec les modèles et algorithmes d'apprentissage automatique.
- Excellentes compétences pour les présentations et la communication orale et écrite et habileté à expliquer des concepts analytiques complexes à des personnes d'autres domaines.
- Motivation et grande autonomie.
- Compétences solides pour la résolution de problèmes et l'analyse de données.

**Conditions d'emploi**:
**Exigences Linguistiques**

**Diversité et inclusion**

Air Canada est résolument engagée en faveur de la diversité et de l'inclusion et vise à créer un milieu de travail sain, accessible et gratifiant qui met en valeur la contribution unique de nos employés au succès de notre entreprise.