Data Science ML/GenAI Engineer (FRE/ ENG)

Data Science ML/GenAI Engineer (Intermédiaire) À propos d’Irth Solutions Irth Solutions est un fournisseur de premier plan de solutions SaaS infonuagiques dédiées à la prévention des dommages, à l’intégrité des actifs, à la mobilisation des parties prenantes et à la gestion foncière. Nos solutions aident les entreprises des secteurs de l’énergie, des services publics, des télécommunications et des infrastructures à protéger et à gérer leurs réseaux d’infrastructure critiques. Fort de près de trois décennies d’expérience dans l’industrie, Irth dessert des clients partout en Amérique du Nord et poursuit l’évolution de sa plateforme grâce à de nouvelles capacités axées sur les données, l’intelligence artificielle et l’automatisation. À propos du poste Nous sommes à la recherche d’un(e) Data Scientist ML/GenAI pour analyser, structurer et faire évoluer le code existant ainsi que les pipelines de traitement de données afin de les transformer en solutions robustes, évolutives, maintenables et prêtes pour la production. Dans ce rôle, vous collaborerez étroitement avec les équipes de données et de développement applicatif afin de concevoir et mettre en œuvre des solutions pratiques en intelligence artificielle, apprentissage automatique et GenAI répondant aux besoins d’affaires d’Irth. Vous travaillerez notamment sur des problématiques liées à la prévention des dommages, l’intégrité des actifs, la gestion foncière et la mobilisation des parties prenantes . La personne idéale est à l’aise dans un environnement couvrant l’exploration et l’analyse de données, l’apprentissage automatique, l’expérimentation avec les technologies NLP/LLM , le développement logiciel et la mise en production de solutions. Responsabilités principales IA, NLP et GenAI - Concevoir, prototyper et évaluer des solutions LLM/NLP afin de tester des hypothèses et de répondre à des besoins d’affaires et techniques. - Développer des solutions pour différents cas d’utilisation, notamment : - Classification de texte - Extraction d’entités - Recherche sémantique - Résumé automatique - Autres applications de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle - Expérimenter différentes approches, modèles et techniques afin d’identifier les solutions les plus pertinentes. - Évaluer la qualité, la performance et la pertinence des modèles avant leur passage en production. Data Science et Databricks - Explorer, préparer, transformer et analyser les données de façon autonome avec Databricks . - Développer et améliorer les pipelines de données nécessaires aux modèles d’apprentissage automatique et aux solutions d’IA.

- Préparer les données pour l’entraînement, l’évaluation et l’utilisation des modèles. - Identifier les enjeux liés à la qualité, à la structure et à la disponibilité des données et proposer des améliorations. Développement et mise en production - Transformer les prototypes et preuves de concept concluants en solutions prêtes pour la production . - Développer du code propre, modulaire, maintenable et bien testé. - Appliquer de bonnes pratiques de génie logiciel et de conception orientée objet . - Analyser le code existant, les pipelines de données et les applications afin de déterminer ce qui doit être préservé, amélioré, consolidé ou repensé. - Améliorer la fiabilité, l’évolutivité, les performances et la maintenabilité des solutions existantes. Collaboration et architecture - Collaborer étroitement avec les équipes de data engineering, développement applicatif et ingénierie afin d’assurer une intégration efficace entre Databricks, les pipelines de données, les modèles et les services applicatifs. - Participer aux décisions techniques et architecturales liées aux solutions de data science et d’IA. - Formuler des recommandations favorisant des solutions efficaces, évolutives et faciles à maintenir. - Contribuer à l’établissement et à l’amélioration des pratiques de développement, de tests et de déploiement.