Architecte Ai - Montréal, Canada - Systématix

Systématix

Verified Company

Montréal, Canada

1 week ago

Posted by:

Sophia Lee

beBee Recruiter

Description

**Architecte AI**

Date de début :

Date de la fin :

Horaire : 40 h / semaine

**Tâches**

Dans le cadre du mandat de valorisation et démocratisation des services BI et analytique de la DP
- Données et Analytique:

- Avoir la responsabilité d'améliorer l'architecture et les services de la nouvelle plate-forme analytiques d'entreprise afin de supporter les projets d'intelligence artificielle des divisions internes
- Être entre autres responsables de mettre en place la pratique et les services permettant de gérer le cycle de vie des modèles AI/M
- Devra travailler en étroite collaboration avec les chercheurs, les scientifiques et les ingénieurs de données des directions principales.

**Profil**
- Posséder 9 années ou plus d'expérience pertinente en architecture des TI et plus de 5 années d'expérience en lien avec la science des données et l'intelligence artificielle.
- Connaître de façon approfondie et avoir de l'expérience avec les concepts avancés tels que:

- l'intelligence artificielle ( - artificial intelligence - ) (AI)
- l'apprentissage automatique ( - machine learning - ) (ML)
- Bien connaître et avoir de l'expérience avec les concepts avancés tels que:

- les données massives (- big data -)
- l'entreposage des données ( Data Lake, Feature Store, DataMart)
- les séries temporelles (- time series-)
- l'analyse de flux de données en temps réel (- real time streamed data analysis -)
- l'industrialiser de bout en bout les process de mise au point de projets Machine Learning ( - MLFlow et MLOps - )
- Être en mesure d'accompagner les projets de recherche et les projets d'affaires AI/ML de l'étape d'exploration à l'étape d'industrialisation et être reconnu comme une autorité dans ce domaine.
- Être en mesure de mener la pratique AI/ML pour la Direction Principale Données et Analytique et ses partenaires/clients et de coordonner sur le plan scientifique et technique une petite équipe.
- Avoir une bonne expérience dans la gestion du cycle de vie des modèles (Développement, entraînement, déploiement, inférence).
- Avoir une bonne compréhension de services infonuagiques en AI/ML, tel que ceux Azure ou d'autres offres infonuagiques (Azure ML, Databricks, Spark MLFlow, Feature Store, Kafka, etc.), (Atout).
- Avoir une très bonne connaissance en architecture, en modélisation et pratiques BI.
- Avoir l'expérience de «toolkits» en AI/ML (tels que TensorFlow, PyTorch, Caffe, DataRobot, MXNet, Git, etc.), (Atout).
- Avoir une expérience de scientifique de données et avoir manipulé/transformé des données, sélectionné des modèles, entraîné des modèles, réalisé des validations croisées et déployé à l'échelle de production.
- Avoir une expérience avec le cycle de vie de développement applicatif (devops), (Atout).

Type d'emploi : Temps plein

Salaire : 100,00$ à 130,00$ par heure

Horaires de travail:

- Du Lundi au Vendredi

Lieu du poste : Télétravail hybride à Montréal, QC