Ingénieur responsable des activités d'apprentissage automatique

L’aperçu d’emploi

L’ingénieur responsable des activités d’apprentissage automatique est responsable de l’élaboration, du déploiement et de la surveillance des modèles d’apprentissage automatique. Il travaille en étroite collaboration avec les analystes de données et les ingénieurs en apprentissage automatique du secteur Exploration analytique et en collaboration avec les ingénieurs de logiciels et de données afin de structurer l’infrastructure et les pipelines de données de manière à ce que des solutions d’apprentissage automatique puissent être déployées.

Responsabilités du poste

• Comprendre les besoins opérationnels et fonctionnels de l’entreprise et les traduire en énoncés de problèmes aux fins de l’apprentissage automatique. 
• Élaborer des solutions évolutives reposant sur des modèles d’apprentissage automatique pour répondre aux exigences de l’entreprise. 
• En étroite collaboration avec les analystes de données et les ingénieurs en apprentissage automatique du secteur Exploration analytique, élaborer des modèles d’apprentissage automatique pour un environnement de production.
• Soutenir la gestion du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique déployés (p. ex. le recyclage, les nouvelles versions, la gestion du changement, la surveillance et le dépannage). 
• Concevoir, construire, automatiser, déployer et entretenir le modèle de production fondé sur l’apprentissage automatique et les pipelines d’intégration et de distribution continues (CI/CD) et en assumer la responsabilité. 
• Collaborer avec les équipes de développement en vue de mettre à l’essai et de déployer les modèles d’apprentissage automatique. 
• Concevoir et mettre en œuvre les mesures nécessaires pour assurer en continu l’évaluation du rendement des solutions d’apprentissage automatique.
• Maintenir et améliorer le rendement des solutions d’apprentissage automatique existantes. 
• Se tenir au courant des nouveaux outils, algorithmes et techniques d’apprentissage automatique et les mettre en œuvre dans l’entreprise. 
• Effectuer toute autre tâche qui lui est attribuée.
   

Qualifications

• Baccalauréat en génie logiciel, en science des données, en informatique ou dans un domaine quantitatif connexe exigé. Diplôme d’études supérieures dans un domaine quantitatif connexe souhaité. 
• Solide connaissance des modèles probabilistes et statistiques et maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique. 
• Solides connaissances en programmation Python et SQL exigées. 
• Expérience pratique en élaboration et tenue à jour d’interfaces de programmation d’applications (comme REST, gRPC ou SOAP) exigée.
• Expérience pratique en spécification d’infrastructure et d’infrastructure en tant que code (p. ex. au moyen de Docker Swarm ou de CloudFormation) exigée. 
• Expérience pratique des concepts et capacités des plateformes de données infonuagiques et cadres d’applications sans serveur exigée. 
• Expérience en déploiement et tenue à jour de modèles d’apprentissage automatique et de pipelines reproductibles.
• Compétence en développement de pipelines CI/CD pour le développement de codes et de modèles d’apprentissage automatisé, en déploiement de codes et de modèles aux fins de production, en surveillance des modèles dans le cadre de la production et en gestion du cycle de vie de modèles dans un environnement réglementé. 
• Connaissance d’au moins deux cadres d’apprentissage automatique (sklearn, TensorFlow, PyTorch, etc.). 
• Expérience pratique d’au moins un outil d’apprentissage automatique comme Stagemaker Model Registry, Kubeflow, Metaflow, Data Version Control, ou MLFlow pour la gestion du cycle de vie ou Grafana pour la surveillance, un atout. 
• Maîtrise de la pile technologique d’opérations d’apprentissage automatisé AWS, et plus particulièrement de Feature Store, Model Registry, SageMaker, CodeBuild, CodePipeline, Lambda, CloudFormation, ECR et Fargate, un atout. 
• Connaissance pratique des modèles d’apprentissage automatique ensemblistes et des techniques d’explicabilité (comme LIME, SHAP ou les PDP), un atout.
• Capacité de communiquer des principes et des résultats techniques à des interlocuteurs spécialisés en technologie ou en affaires, de manière détaillée et efficace. 
• Capacité de collaborer efficacement avec de multiples équipes et intervenants, notamment des équipes spécialisées en analytique, en développement et en opérations. 
• Grande créativité et excellent esprit de collaboration exigés. 
• Bon jugement et sens de l’urgence. 
• Capacité de s’engager à respecter des normes éthiques élevées, à appliquer la réglementation, à offrir un bon service à la clientèle et à assurer l’intégrité de l’entreprise.

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