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Scientifique de données (Deepsens

Description du poste

Deepsense est une équipe de recherche appliquée qui collabore avec ses multiples partenaires internes (gestion des connaissances, gestion des actifs, marketing, production de jeux, etc.) pour améliorer leurs divers services/produits/processus. Grâce à nos différents projets, nous avons acquis au fil des ans une solide expertise en vision par ordinateur, en compréhension du langage naturel et en analyse prédictive.

Le titulaire du poste travaillera étroitement avec des ingénieurs en informatique et d'autres spécialistes des données afin de trouver des solutions pour rendre les processus et les systèmes plus intelligents grâce à l'élaboration de modèles prédictifs qui répondent aux exigences opérationnelles. Le titulaire élabore et exécute des solutions statistiques et mathématiques aux problèmes des projets.

Il fournira des solutions pour rendre les processus et les systèmes plus intelligents grâce à la conception de modèles prédictifs et sera également responsable de la création de méthodes d'essai pertinentes pour évaluer les résultats d'une manière scientifique.
En tant que membre senior, il/elle devra être autogéré(e) et gérer ses propres priorités ainsi que mener des projets à terme. Il s'agit notamment d'influencer les intervenants et de communiquer les résultats de la recherche et des projets.

Les fonctions principales et habituelles de cet emploi sont :

• Cerner les problèmes et déterminer des approches et les méthodes quantitatives afin de développer des solutions;
• Effectuer des recherches afin d’identifier des nouvelles façons de modéliser et de prévoir les comportements des joueurs et concevoir des tests qui répondent aux questions ciblées;
• Développer des outils afin de résoudre des problèmes complexes (par exemple, l’optimisation de la performance des jeux, de la monétisation et de l’adoption des produits);
• Faire preuve de rigueur analytique et utiliser des méthodes statistiques pour analyser des grandes quantités de données et développer des analyses exploitables qui appliquent des techniques statistiques avancées, telles que des modèles prévisionnels, les profils des joueurs/utilisateurs, l’analyse par segmentation, la conception et l’analyse de sondages et l’exploration des données;
• Concevoir et assurer la gestion de preuves de concepts pour les projets de prévision/prescription et en IA;
• Documenter et définir les projets y compris la collecte et le traitement de données, les approches de pointe, l’algorithme final, les résultats détaillés et les critères analytiques;
• Développer le matériel qui sert à expliquer les conclusions des projets et résoudre les problèmes complexes de façon ingénieuse et efficace;
• Collaborer avec des collègues et des gestionnaires à l’interne et à l’externe afin de partager l’information complexe pertinente;
• Travailler sur des tâches à court et moyen termes qui requièrent souvent une indépendance de jugement au-delà des procédures en vigueur;
• Contribuer à l’identification d’approches et au développement d’outils techniques nouveaux ou améliorés;
• Encadrer les collègues moins expérimentés;
• Effectuer toutes autres tâches connexes.

Qualifications

Formation :

Maîtrise et/ou doctorat en mathématiques, en statistiques ou en apprentissage machine ou expérience équivalente.

Expérience pertinente :

5 à 8 années d’expérience complexe et expertise approfondie liée au poste.

Habiletés et connaissances :

• Capacité à utiliser et à développer des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes connexes éprouvées;
• Capacité à utiliser des techniques avancées de la science des données;
• Capacité à utiliser des statistiques afin de comprendre les comportements des systèmes et des individus;
• Capacité à configurer, à utiliser et à développer des systèmes de gestion de données;
• Connaissances des technologies de mégadonnées (Hadoop, Casandra, MongoDB, ElasticSearch);
• · Habiletés en génie logiciel;
• Connaissance de l’informatique distribuée pour assurer l’apprentissage des modèles;
• Passion pour mettre à profit la science des données dans la résolution des problèmes;
• Capacité à évaluer les problèmes rapidement, tant du point de vue qualitatif que quantitatif;
• Esprit d’équipe et excellentes aptitudes organisationnelles, relationnelles et à communiquer;
• Être orienté sur les valeurs d’affaire/entreprise;
• Bilinguisme (français-anglais).