Chef d'équipe scientifique des données

Diriger, encadrer et développer une équipe de scientifiques des données, tant sur le plan méthodologique que technique, afin de réaliser des projets à fort impact alignés sur les objectifs commerciaux de Nuvei.,Concevoir, implémenter et optimiser des modèles d'apprentissage automatique classiques pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.,Appliquer des techniques de gradient boosting (par exemple, XGBoost, LightGBM, CatBoost) pour améliorer la précision prédictive et la robustesse des modèles.,Mener l'exploration et l'intégration d'applications d'IA générative, y compris les grands modèles linguistiques (LLM), pour créer des solutions innovantes pour les produits et services de Nuvei.,Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (ingénierie, produit, affaires) pour traduire les exigences commerciales en projets de science des données exploitables.,Établir les meilleures pratiques pour le développement, la validation, le déploiement et la surveillance des modèles dans les environnements de production.,Promouvoir une culture axée sur les données, encourageant l'expérimentation, le partage des connaissances et l'adoption de technologies de pointe.,Communiquer l'avancement des projets, les aperçus et les résultats aux parties prenantes à tous les niveaux de l'organisation.

Baccalauréat ou maîtrise en informatique, mathématiques, statistiques, science des données ou un domaine connexe; un doctorat est un atout.,Plus de 5 ans d'expérience dans des rôles de science des données, dont au moins 2 ans en tant que chef d'équipe.,Expertise avérée dans les algorithmes et techniques d'apprentissage automatique classiques, y compris la régression, la classification, le clustering et l'ingénierie des caractéristiques.,Vaste expérience pratique avec des frameworks de gradient boosting tels que XGBoost, LightGBM et CatBoost.,Succès démontré dans la conception, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications d'IA générative (par exemple, LLM) dans des scénarios réels.,Solides compétences en programmation Python et maîtrise des bibliothèques de science des données (scikit-learn, pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch).,Expérience avec les plateformes cloud (AWS, Azure) et les outils MLOps pour le déploiement et la surveillance de modèles en production.,Connaissance et expérience de Databricks et Spark.,Excellentes compétences en leadership, communication et gestion des parties prenantes.,Capacité à s'épanouir dans un environnement rapide, collaboratif et innovant.,Expérience dans la gestion de mégadonnées (big data) de milliards d'observations.

Baccalauréat, Maîtrise