Gestionnaire, Science des données et apprentissage automatique

Le Gestionnaire science des données et apprentissage automatique (Machine Learning) est responsable de guider une équipe hautement performante de scientifiques des données afin de livrer des solutions percutantes et prêtes pour la production à léchelle de lorganisation. À ce titre vous superviserez la livraison des modèles de science des données et dapprentissage automatique (DS/ML) de létape de lexpérimentation jusquà la mise en production. Vous serez également responsable de la planification de la feuille de route dhabilitation de la science des données (Data Science Enablement) tout en contribuant aux feuilles de route globales du Bureau des données (Data Office) et en renforçant les capacités de léquipe nécessaires à la mise à léchelle de cette pratique.

• Diriger superviser et prendre en charge au besoin le cycle de vie complet des modèles DS/ML de lexpérimentation au déploiement en production.

• Assurer la gestion quotidienne de léquipe en veillant à la bonne priorisation du travail en éliminant les obstacles et en veillant au respect constant des normes de livraison.

• Définir documenter et promouvoir les meilleures pratiques en science des données : normes de modélisation qualité du code cadres dexpérimentation et documentation.

• Agir à titre dexpert thématique et de ressource interne pour les autres équipes de science des données : conseiller sur les méthodologies réviser les approches et aider à résoudre des problèmes complexes ou ambigus.

• Collaborer avec les leaders en science des données dautres secteurs de lentreprise afin daligner les normes partager les apprentissages et créer une communauté de pratique cohé plus identifier les occasions de collaboration signaler les doublons de travail et faciliter le transfert de connaissances au sein de lorganisation.

• Collaborer avec léquipe MLOps pour le déploiement en production et la maintenance continue des modèles.

• Établir des attentes claires et des objectifs de performance individuels pour tous les membres de léquipe sous votre responsabilité directe.

• Tenir des rencontres individuelles (1:1) régulières fournir des rétroactions constructives et opportunes et diriger les évaluations de performance.

• Identifier les occasions de croissance proposer des mandats de développement stimulants (stretch assignments) et bâtir des plans de développement individualisés.

• Favoriser une culture déquipe collaborative où lexpérimentation et lapprentissage par lerreur sont encouragés y compris pour les nouvelles fonctionnalités dIA/ML ou dautres approches expérimentales.

• Participer aux séances de planification de projets et de remue-méninges techniques avec les partenaires daffaires et les autres leaders du Bureau des données en tant quexpert afin daider à concevoir et à traduire les problèmes daffaires en cahiers des charges techniques et communiquer les résultats en termes simples et non techniques.

• Gérer les attentes de manière proactive soulever les risques rapidement et exercer une influence auprès des équipes interfonctionnelles.

• Présenter et valoriser le travail de léquipe lors des forums de direction des comités de pilotage et des revues daffaires trimestrielles.

• Contribuer au sein de léquipe élargie à latteinte des objectifs organisationnels même lorsque cela implique daccomplir des tâches qui dépassent le cadre strict de vos fonctions.

Le candidat idéal a personnellement déployé des modèles en production à grande échelle a géré des équipes tout au long du cycle de vie de la science des données possède un excellent instinct de priorisation sépanouit dans des environnements ambigus et sait naviguer à travers un grand volume didées de projets concurrents pour concentrer léquipe sur le travail à plus forte valeur ajoutée.

• Plus de 3 ans dexpérience pratique en science des données avec une expérience personnelle directe dans le déploiement de modèles en production (et non seulement dans lexpérimentation ou le prototypage).

• Expérience démontrée avec les pratiques dingénierie ML incluant le service de modèles la surveillance la détection de dérive les pipelines de réentraînement et/ou les magasins de caractéristiques. Vous navez pas besoin dêtre ingénieur mais vous devez être en mesure de les gérer de manière crédible.

• Bonne connaissance des outils MLOps modernes (ex. : MLflow Vertex AI Databricks).

• Plus de 4 ans dexpérience en gestion directe dune équipe de scientifiques des données incluant le recrutement la gestion de la performance et le développement de carrière.

• Maîtrise de Python; aisance à lire et à réviser du code des modèles et des logiques de pipelines.

• Solide compréhension de lapprentissage supervisé et non supervisé (ML) de lévaluation des modèles et des modes de défaillance courants en production.

• Fluidité avec les concepts MLOps pour collaborer efficacement avec les ingénieurs ML seniors dans la définition des normes la révision des décisions dinfrastructure et la résolution des défis techniques.

• Aisance avec les plateformes ML basées sur le cloud (AWS GCP ou Azure) et les environnements dentrepôts de données.

• Pensée stratégique : capacité à prendre du recul pour prioriser en fonction de limpact puis à plonger dans les détails pour aider à débloquer des situations.

• Excellent communicateur : capacité à traduire des concepts techniques complexes pour des auditoires de direction sans toutefois les simplifier à outrance.

• Esprit structuré : capacité à évaluer rapidement une nouvelle idée de projet selon sa valeur sa faisabilité son risque et son adéquation stratégique.

• Proactivité : capacité à identifier les dépendances les risques et les obstacles avant quils ne se transforment en urgences ou en escalades.

Ose le changement :

Tu pourras profiter:

• dun environnement de travail flexible qui te permettra de donner le meilleur de toi-même

• dune culture qui célèbre la performance

• de la possibilité davoir un impact au sein dune équipe assez grande pour évoluer professionnellement mais assez agile pour que ta voix soit entendue

• dopportunités qui façonneront ta carrière

Sans oublier des avantages conçus pour favoriser ton bonheur ta santé et ton épanouissement:

• Des congés payés flexibles et des politiques de télétravail

• Des options dachat dactions parce que cest aussi ton entreprise

• Des cotisations à ton régime de retraite parce que ton avenir nous tient à cœur

• Des possibilités de formation pour développer tes compétences et ta carrière

• Une allocation santé et bien-être pour te sentir au sommet de ta forme

• Des congés pour faire du bénévolat et timpliquer dans ta communauté

• Des groupes dintérêt allant des groupes menés par des employés aux équipes sportives commanditées

• Un programme dachat dordinateur pour acquérir ton MacBook personnel

• Un congé parental amélioré pour soutenir les familles qui sagrandissent

Propulse ta croissance. Trouve ton équipe.

Chez Lightspeed ta croissance est notre priorité. On investit en toi grâce à des possibilités dapprentissage en continu une mobilité internationale et des avantages conçus pour te soutenir le tout au sein dune équipe motivée diversifiée et inclusive qui se passionne pour la réussite de nos communautés.

Veuillez noter que nous demandons aux candidats de divulguer toute condamnation criminelle et que nous effectuons une vérification des antécédents judiciaires dans le cadre de notre processus dembauche pour ce poste.

Lightspeed est fier dêtre un employeur respectueux de légalité des chances et sengage à créer un lieu de travail inclusif et sans barrières.
Lightspeed accueille et encourage les candidatures de personnes handicapées. Des aménagements sont disponibles sur demande pour les candidats qui participent à tous les aspects du processus de sélection.

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