Ce rôle implique le développement de solutions avancées d'IA générative et la fourniture d'un leadership technique à une équipe de scientifiques de données. Les responsabilités clés incluent la direction de l'ensemble du cycle de vie de la science des données, de l'expérimentation et de l'évaluation des modèles à l'ingénierie et à l'optimisation des prompts. Le gestionnaire collaborera avec diverses parties prenantes, telles que les chefs de produit et les équipes d'ingénierie, pour traduire des exigences commerciales complexes en solutions techniques évolutives et fiables. Le poste met l'accent sur la promotion d'une culture de qualité et d'innovation, la mise en œuvre de processus efficaces de cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et l'amélioration des cadres d'évaluation de l'IA et du RAG (Retrieval Augmented Generation). Il comprend également le mentorat de scientifiques de données juniors dans des domaines tels que l'ingénierie de contexte, l'ajustement de modèles et l'analyse de données avancée.
Développer des solutions sophistiquées d'IA générative et fournir des conseils techniques aux équipes de science des données.,Guider le cycle de vie complet de la science des données, y compris l'expérimentation, l'évaluation rigoureuse des modèles, ainsi que l'ingénierie et l'optimisation des prompts.,Collaborer avec les chefs de produit, les experts en la matière d'audit et les équipes d'ingénierie pour traduire des exigences commerciales complexes en solutions techniques évolutives et fiables.,Promouvoir une culture de qualité et d'innovation au sein des équipes d'ingénierie.,Mettre en œuvre des processus SDLC de qualité avec les équipes d'ingénierie IA et assurer la livraison rapide des solutions.,Promouvoir et améliorer les cadres d'évaluation de l'IA et du RAG en utilisant des outils comme LangSmith.,Assurer le leadership technique et le mentorat des scientifiques de données juniors, en guidant le travail pratique en ingénierie de contexte, en ajustement de modèles et en analyse de données avancée.,Agir avec intégrité, professionnalisme et responsabilité personnelle.
Minimum cinq ans d'expérience récente en science des données ou dans un domaine connexe de l'apprentissage automatique, avec une expérience avérée de la livraison de solutions d'IA en environnements de production.,Doctorat ou maîtrise d'un collège ou d'une université accréditée en informatique, statistiques, mathématiques ou une discipline quantitative connexe.,Expertise pratique en IA générative, y compris une expérience approfondie avec les LLM (par exemple, Azure OpenAI, Google Cloud), les pipelines RAG et les frameworks d'IA tels que LangChain/LangGraph ou Semantic Kernel.,Maîtrise de Python et de son écosystème de science des données.,Expérience de la création de solutions sur des plateformes de données comme Databricks ou Microsoft Fabric et des technologies de recherche comme Azure AI Search.,Solide compréhension du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) dans un environnement agile.,Expérience avec des outils de contrôle de version comme Git et des outils CI/CD au sein d'Azure DevOps.,Compétences analytiques exceptionnelles.,Capacité à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et efficace aux parties prenantes techniques et non techniques.
Doctorat ou maîtrise (en informatique, statistiques, mathématiques ou une discipline quantitative connexe)
Garanties complètes de soins de santé et de soins dentaires, subventions pour le mieux-être, journées de soins personnels, régimes de retraite, modalités de travail flexibles et soutien étendu au perfectionnement professionnel.
KPMG s.r.l./S.E.N.C.R.L. est le cabinet canadien membre de KPMG International, un réseau mondial de cabinets de services professionnels. Le cabinet offre des services d'audit, de fiscalité et de conseil à une vaste clientèle composée de sociétés ouvertes et fermées, d'organismes sans but lucratif et d'organisations du secteur public. Avec plus de 40 bureaux au pays, KPMG aide ses clients à simplifier la complexité et à réaliser leurs ambitions grâce à une expertise sectorielle approfondie.
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