Scientifique des données

Depuis près de 15 ans, forte de sa présence au Canada, aux États-Unis, en Europe, et en Australie, Dempton Groupe Conseil est toujours en quête d'excellence. Nos interventions sont centrées non seulement sur la création de valeur, mais également sur la croissance de nos collaborateurs, partenaires d'affaires et clients. Dans le cadre de l'accompagnement que nous offrons à nos clients du Québec, nous initions des projets innovants, stratégiques et à forte valeur, qui révolutionnent leurs écosystèmes. Vous serez amené(e) à intervenir sur des mandats porteurs qui exigent rigueur, collaboration et expertise technique. Les scientifiques de données en NLP et IA conversationnelle chez Dempton développent et optimisent des modèles pour le traitement du langage naturel et pour les agents conversationnels de nos clients. Ils préparent et annotent des corpus textuels pour l'entraînement des modèles, conçoivent des modèles NLP (transformers, embeddings) adaptés aux dialogues, et évaluent la qualité des réponses en termes de précision, pertinence et ton. Ils collaborent étroitement avec les développeurs pour intégrer les modèles dans Azure Bot Framework. Dans le contexte actuel, nous recherchons un scientifique de données spécialisé en NLP et IA conversationnelle qui interviendra sur des projets d'intelligence artificielle de pointe. Il développera et optimisera des modèles pour le traitement du langage naturel et les agents conversationnels, préparera et annotera des corpus textuels pour l'entraînement, et concevra des modèles NLP adaptés aux dialogues. Il évaluera la qualité des réponses, ajustera les hyperparamètres et collaborera avec les développeurs pour intégrer les modèles dans Azure Bot Framework. Responsabilités spécifiques Préparer et annoter des corpus textuels pour l'entraînement des modèles Concevoir des modèles NLP (transformers, embeddings) adaptés aux dialogues Évaluer la qualité des réponses (précision, pertinence, ton) et ajuster les hyperparamètres Collaborer avec les développeurs pour intégrer les modèles dans Azure Bot Framework Développer et optimiser des modèles pour le traitement du langage naturel et les agents conversationnels Effectuer l'annotation et la préparation de données textuelles pour l'entraînement de modèles Concevoir des architectures de modèles NLP adaptées aux dialogues conversationnels Optimiser les hyperparamètres pour améliorer la performance des modèles Responsabilités générales Contribuer à la planification, à l'exécution et au suivi des projets de science des données tout au long du cycle de vie des initiatives Participer à la documentation des modèles et des méthodologies en collaboration avec les équipes concernées Appliquer les normes de qualité et de conformité en vigueur dans les environnements de science des données Maintenir une veille active sur les meilleures pratiques en NLP, transformers et IA conversationnelle Participer aux rétrospectives d'équipe pour identifier les leviers d'amélioration continue Collaborer avec les équipes de développement et d'architecture afin d'assurer une vision complète des livrables Soutenir les équipes dans les phases d'intégration et de validation des modèles Contribuer à la performance et à la qualité des modèles NLP déployés Agir en expert scientifique auprès de l'équipe projet et auprès des parties prenantes Participer activement à la création de valeur pour nos clients tout en incarnant les valeurs de Dempton sur le terrain Profil recherché Expertise en développement et optimisation de modèles NLP Maîtrise des transformers et embeddings pour le traitement du langage naturel Expérience en préparation et annotation de corpus textuels Capacité à concevoir des modèles NLP adaptés aux dialogues conversationnels Expertise en évaluation de la qualité des réponses (précision, pertinence, ton) Compétences en ajustement d'hyperparamètres et optimisation de modèles Expérience en intégration de modèles dans Azure Bot Framework Connaissance approfondie des architectures de modèles de langage Aptitude à collaborer avec des équipes de développement multidisciplinaires Maîtrise des frameworks de NLP (Hugging Face Transformers, spaCy, etc.) Expérience en traitement et annotation de données textuelles à grande échelle Compétences en Python et bibliothèques de machine learning (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) Capacité à évaluer et améliorer la performance des modèles conversationnels Excellentes aptitudes analytiques et de résolution de problèmes