City : Siège social

Category : Sciences et analytique de données et intelligence d’affaires

Industry : Banking

Employer : BDC

Aucune autre banque ne fait ce que nous faisons.

À BDC, nous aidons le Canada et ses entrepreneur.es à créer une économie prospère, inclusive et verte. Notre mission est d’aider les entreprises canadiennes à prospérer en leur offrant du financement, des capitaux et des services-conseils. Nous sommes dévoué.es aux entrepreneur.es canadien.nes. Nous sommes également dévoué.es à nos employé.es. Polyvalente. Inspirante. Différente. Il y a une raison pour laquelle nous aimons travailler ici, et nous pensons que vous vous y plairez aussi. Joignez-vous à BDC et aidez à faire une différence !

Diversité. Équité. Inclusion. Ce sont plus que de simples mots pour BDC. Ces concepts sont à la base de notre succès et de notre capacité à attirer, à retenir, à mobiliser et à développer les bons talents, ainsi qu'à offrir un environnement sain, professionnel et collaboratif. Nous nous engageons à cultiver et à préserver un environnement où tou.tes les employé.es peuvent s'épanouir et, depuis plus d’une décennie, nous sommes reconnu.es comme l’un des 100 meilleurs employeurs au Canada et l’un des meilleurs employeurs pour la diversité au Canada. En recrutant pour notre équipe, nous accueillons les contributions uniques que vous pouvez apporter en termes d'éducation, d'opinions, de culture, d'ethnicité, de race, de sexe, d'identité et d'expression sexuelles, de nation d'origine, d'âge, de langues parlées, de statut d'ancien.ne combattant.e, de couleur, de religion, d’handicap, d'orientation sexuelle, de croyances, d'expériences, et plus encore.

APERÇU DU POSTE 

BDC est à la recherche de scientifiques principales et principaux des données brillant.es, compétent.es et motivé.es qui ont de l’expérience dans les architectures de pointe (SOTA) d’apprentissage automatique (Machine Learning - ML), d’apprentissage profond (Deep Learning - DL) et de mégadonnées. En tant que scientifique principal.e des données, vous travaillerez au sein de l’équipe de l’AAAI et contribuerez aux meilleures pratiques, aux processus et aux plateformes à l’échelle de l’entreprise pour la stratégie AAAI de BDC. L’essentiel du travail portera sur l’encadrement du problème, l’exploration et la préparation des données, les tests d’hypothèses statistiques, l’ingénierie des fonctionnalités, la modélisation, le réglage fin de modèles, la narration avec des données, l’opérationnalisation et le suivi des modèles.

LES DÉFIS QUI VOUS ATTENDENT

• Accès, profilage et analyse de diverses bases de données relationnelles, datalake (HDFS), données non structurées (fichiers, images), NoSQL ou bases de données graphiques

• Application de techniques d’analyse statistique et de visualisation à diverses données, telles que la classification hiérarchique, l’intégration de voisins stochastiques à distribution t (t-SNE), LLE, EM, Ward et PCA

• Génération des hypothèses sur les mécanismes sous-jacents de processus d’affaires

• Tests des hypothèses à l’aide de diverses méthodes quantitatives

• Réseautage avec des expert.es en la matière, des propriétaires de produits et des chef.fes de produit pour mieux comprendre les mécanismes d’affaires qui ont généré les données

• Analyse des données au moyen de techniques descriptives, exploratoires, inférentielles et causales

• Préparation des données par la standardisation, la normalisation, l’imputation, le nettoyage, la détection des valeurs aberrantes et le formatage

• Caractéristiques d’ingénierie pour les données continues et discrètes utilisant la connaissance du domaine et des techniques statistiques

• Application de diverses techniques de ML, DL, Apprentissage par Renforcement (Reinforcement Learning) et Analytique Avancée pour créer des modèles supervisés, semi-supervisés, auto-supervisés et non supervisés

• Évaluation et mise à l’essai des modèles d’IA au moyen d’une validation croisée, de tests A/B, d’une évaluation des préjugés et de l’équité, et de l’explicabilité et de l’interprétabilité

• Utilisation des méthodes SOTA en ML et DL pour obtenir les performances supérieures du modèle

• Mise en œuvre de nouvelles architectures d’apprentissage profond et utilisation des techniques de recherche d’architecture neuronale (NAS) et de méta-apprentissage

• Contribution aux meilleures pratiques bdcML (Cadre d’apprentissage automatique de BDC) et AAAI pour AAAI Trust & Transparency, AAAI Lifecycle Management, Data Science, ML Engineering, MLOps Engineering et Data Leverage grâce à des partenariats et à l’économie

• Collaboration avec la cheffe ou le chef de produit de données, les analystes de données, d’autres scientifiques des données, les ingénieur.es MLOps, les ingénieur.es ML et les ingénieur.es de données pour évaluer, mettre en œuvre et déployer des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond de niveau entreprise de production

CE QUE NOUS RECHERCHONS

• Une maîtrise en informatique, en statistique, en mathématiques ou dans des domaines connexes

• Un doctorat en informatique, en statistique, en mathématiques ou dans des domaines connexes est préférable

• Travailler dans un laboratoire de recherche universitaire en IA est un plus

• Les publications académiques sur l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique ou la recherche opérationnelle sont un plus

• Plus de 5 ans d’expérience dans l’industrie en tant que scientifique de données

• Plus de 5 ans d’expérience avec le langage de programmation Python

• Plus de 3 ans d’expérience avec la science des données évolutive de qualité de production (par exemple, la gestion du cycle de vie, la gestion de l’expérimentation, la télémétrie des modèles et le registre)

• Plus de 3 ans d’expérience avec Scikit-Learn, Pandas, Seaborn, Numpy, Scipy, LightGBM, AdaBoost, CatBoost et XGBoost

• Plus de 2 ans d’expérience avec Keras, Tensorflow et Pytorch pour l’apprentissage profond

• Expérience avec le Big Data, les architectures Lambda (traitement par lots et flux) et la visualisation

• Expérience de travail dans les banques et les institutions financières (l’expérience fintech est un plus)

• Expérience avec le langage de programmation Scala est un plus

• Expérience avec Apache Kafka pour le streaming d’événements (la connaissance de la plateforme Confluent est un plus)

• Expérience avec Apache Spark (la connaissance de la plateforme Databricks est un plus)

• Connaissance de l’ingénierie ML et MLOps

• Connaissance des bases de données Graph (JanusGraph, Apache TinkerPop ou Gremlin)

• Expérience des processus agiles et des meilleures pratiques de génie logiciel

• Solides compétences interpersonnelles, de travail d’équipe, de coordination et d’établissement de consensus

• Solides compétences en communication, en documentation, en narration, en créativité et en présentation

• Solides compétences organisationnelles, la capacité de performer sous pression et de gérer de multiples priorités avec des demandes concurrentes

*Veuillez noter que l'utilisation du genre masculin dans le titre du poste est uniquement pour des fins de référencement. 

Avec nous, vous serez en mesure d’atteindre l’équilibre travail/vie personnelle que vous recherchez, grâce à des conditions de travail compétitives et à des avantages sociaux flexibles supérieurs à ceux du marché. Cela inclut des espaces de travail modernes à partir desquels travailler lorsque vous êtes dans nos bureaux et, pour certains postes spécifiques, la possibilité de travailler à distance, des réserves, et/ou au sein de votre communauté.

Bien que nous appréciions toutes les candidatures, nous vous informons que seul.es les candidat.es sélectionné.es pour participer au processus de recrutement seront contacté.es. Si vous êtes un.e candidat.e nécessitant un accommodement afin de compléter le processus de candidature, veuillez nous envoyer un courriel à accessibilite@BDC.ca, en indiquant votre nom complet, le meilleur moyen de vous joindre et l’accommodement nécessaire pour vous aider dans le processus de candidature.