Spécialiste en ingénierie de données

Emplacement(s)

Montréal, Qué (Canada)

Description de l'emploi

Mandat

Le spécialiste en ingénierie des données sera responsable de créer des pipelines de données pour les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'aider au développement de sauvegardes de données aux fins d'analyse et de reddition de comptes. Le titulaire du poste aidera également à créer des visualisations et des transformations de données pour la reddition de comptes, l'analyse et la modélisation prédictive et à traduire les algorithmes de ML en systèmes logiciels hébergés en nuage faciles à utiliser, évolutifs et qui peuvent facilement s'intégrer aux autres systèmes de l'entreprise.

Le candidat idéal possède de l'expérience dans la conception, la construction et la maintenance de grandes plates-formes de données évoluant dans environnement infonuagique et est passionné par l'utilisation de l'ingénierie des données, la science des données et les nuages informatiques conduisant des transformations d’affaires. Cette personne possède une très bonne compréhension des concepts d’affaires permettant ainsi de mieux recueillir et répondre aux besoins de l'entreprise du point de vue de l'ingénierie des données.

Principales responsabilités

Créer et gérer des flux de travail / pipelines de données complexes pour la science des données et d'autres projets d'entreprise qui nécessitent l'intégration de plusieurs sources de données.

Fournir des algorithmes de ML formés et d'autres produits de science des données dans des solutions nuagiques faciles à utiliser pour les entreprises.

Créer des API pour les systèmes ML à intégrer avec d'autres technologies de l'entreprise.

Aider à la programmation, l'intégration et l'automatisation des tâches des projets de science des données.

Cataloguer les sources de données de l'entreprise et aider à l'intégration des systèmes cloisonnés.

Étendre et maintenir les solutions d’intelligence artificielle basées sur les bases de données hébergées en nuage existant.

Identifier les opportunités pour améliorer les processus internes ainsi que concevoir et mettre en œuvre des améliorations.

Concevoir et créer des systèmes de boucle de rétroaction pour les algorithmes d'apprentissage automatique en production à des fins d'évaluation, de reddition de comptes et d'optimisation.

Intégrer de nouvelles fonctionnalités tant pour les nouveaux produits de science des données et ceux existants.

Enrichir les données internes à partir de sources externes à l'aide d'outils de moissonnage Web (‘web scraping’).

Travailler en étroite collaboration avec le service informatique et les administrateurs de bases de données pour explorer les bases de données et ainsi tirer parti des informations pertinentes afin d'optimiser les processus et les algorithmes existants.

Maintenir les produits de science des données existants.

Critères exigés

Scolarité

Baccalauréat en informatique, en ingénierie de logiciel ou tout un domaine technique connexe.
Certifications Microsoft Azure dans les services liés aux données et l'ingénierie des données.
Cours sur les systèmes de gestion de bases de données.

Expérience

3 à 5 ans d'expérience dans un rôle d'ingénierie de données ou de développement de logiciels à forte intensité de données.
Expérience dans la transformation et de la manipulation de données volumineuses.
Expérience dans l'entreposage de données et du développement ETL.
Expérience dans l'utilisation de technologies de visualisation telles que Power BI / Tableau.
Expérience avec les plates-formes de conteneurs open-source.
Expérience dans la communication de concepts techniques auprès de professionnels.
Expérience dans le développement d'API et des plates-formes cloud telles qu'Azure.
Expérience en programmation dans des langages de script tels que Python, Bash, Shell.
Expérience ou connaissance de base du développement web.
Expérience de travail dans un environnement de fabrication.

Connaissances et compétences

Maîtrise parfaite de R, Python et SQL.
Connaissance de base ou expérience avec des algorithmes d'apprentissage automatique.
Motivé et capable d'apprendre rapidement de nouvelles technologies.
Très analytique et techniquement orienté.

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