Développeur analytique Python – Montréal

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Numéro de l'offre Expertise Date
6325 Analytique des données 18/11/2019
Type du poste : Contractuel-permanent
Localisation : Montréal, Centre-ville
Date de début : / /
Durée :
  • Participer activement à la conception, au développement, au déploiement et à l’optimisation de solutions analytiques en Python : pipelines de données à dynamiques variables (lots, micro-lots, flux continus) pour des cas d’usage variés (analyse prédictive et prescriptive, processus automatisés) ainsi que modèles d’apprentissage machine opérationnalisés;
  • Concevoir et exécuter divers tests, dans un esprit de développement orienté tests (TDD);
  • Mettre à jour le code source dans le système de contrôle des versions;
  • Lire et prendre en charge les tâches et/ou les billets;
  • Participer activement aux rencontres d’échange et aux développements des compétences des équipes dédiées au développement;
  • Lire et rédiger de Wikis conceptuels.

Compétences recherchées

  • Être exposé aux fondamentaux mathématiques suivants : algèbre linéaire et calcul matriciel, calcul différentiel et l’optimisation sous contraintes, probabilités et statistiques;
  • Comprendre les grandes familles algorithmiques de l’apprentissage machine;
  • Posséder une expérience concrète avec le langage de programmation Python et les librairies typiques à la science des données;
  • Utiliser de façon régulière une distribution Python typique (ex. Anaconda, SciPy), d’un gestionnaire de packages (ex. pip, conda), d’environnements virtuels, d’un IDE/ éditeur de code (ex. PyCharm, IDLE, Visual Studio Code), de notebooks Jupyter et d’un gestionnaire de code source (ex. Git);
  • Connaître les diverses ressources de stockage (ex. BLOBs, HDFS, SQL, NoSQL, cubes) et les interfaces pour y accéder (ex. API RESTful HTTP, ODBC, JDBC, OLE DB) sur site ou dans l’infonuagique;
  • Utiliser un langage d’interrogation des données (ex. SQL, MDX/DAX, GraphQL, HiveQL);
  • Comprendre le cycle de livraison et l’appréciation de l’intégration et du déploiement continus (CI/CD);
  • Maîtriser le français à l’oral et à l’écrit.

Atouts

  • Adhésion à la culture MLOps;
  • Expérience en mode services-conseils;
  • Collaboration, curiosité, adaptabilité, clarté, efficacité, méticulosité;
  • Maîtrise de l’anglais tant à l’oral qu’à l’écrit;
  • Connaissance d’Azure DevOps et d’Azure Machine Learning Services;
  • Connaître une technologie de conteneurisation (ex. Docker, Kubernetes).

Scolarité

  • Baccalauréat en ingénierie, informatique, mathématiques ou équivalent.

Merci de noter que nous portons une attention particulière à chaque candidature, mais nous ne communiquerons qu’avec les personnes sélectionnées pour une entrevue.

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