Alteo is looking for a Head of Data Science for a permanent position based in Montreal.
In a start-up with a very high growth potential, your main task will be to make the company data as valuable as possible and to enable new usage: collect more, assess accuracy, normalize and clean, compute, visualize and create triggers.
Responsibilities:
- Understand the value in our data
- Draw our data architecture framework
- Align with our business objectives
- Put in place the data science framework to extract the semantic and the value from our data and that will enable the use of it
- Work with stakeholders throughout the organization to identify opportunities for leveraging company data to drive business solutions.
- Develop custom data models and algorithms to apply to data sets.
- Use predictive modeling to increase and optimize customer experiences, revenue
generation, ad targeting and other business outcomes.
Profile:
- BAC in IT, Software Engineering or equivalent
- 10+ years of relevant experience
- Experience with all aspects of Data Science (Data Engineering, Data Science, Data Lake, Data Warehouse, Data Mining, Data Pipelines, Machine Learning).
- Experience in big scale environment
- Experience in data mining algorithm and framework
- Experience using statistical computer languages (R, Python, SLQ, etc.) to manipulate data
- Knowledge of a variety of machine learning techniques (clustering, decision tree learning, artificial neural networks, etc.) and how to use them efficiently in a real-world context
- Knowledge of advanced statistical techniques and concepts (regression, properties of distributions, statistical tests, etc.)
- Familiar with the Agile / Scrum methodology
- Team player, positive attitude, start-up spirit
- English is a must, French and/or Spanish is an asset
Technical environment:
- Microservices in Go
- Protobuf and gRPC for internal microservice interactions, REST when public-facing
- Docker for our microservices deployments
- Deployed on AWS for all things infra and managed services
- Stellar blockchain for auditable, incorruptible transactions
- Data Warehousing with Airflow & Superset
- Multiple kinds of databases: MySQL, PostgreSQL, Cassandra, MongoDB
- Android and iOS Apps (Java and Swift)
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Alteo recherche un Chef Data Science pour un poste permanent basé à Montréal.
Au sein d'une start-up à très fort potentiel de croissance, votre tâche principale sera de rendre les données de la compagnie aussi précieuses que possible et de permettre de nouveaux usages: en collectant davantage, en évaluant la précision, en normalisant et en nettoyant les données, en calculant, visualisant et en créant des déclencheurs.
Responsabilités :
- Comprendre la valeur des données
- Dessiner le cadre de l'architecture de données
- S'aligner sur les objectifs commerciaux
- Mettre en place le cadre de la science des données pour extraire la sémantique et la valeur des données et qui permettra de les utiliser
- Travailler avec les parties prenantes dans l'ensemble de l'organisation pour identifier les possibilités d'exploiter les données de l'entreprise afin d'élaborer des solutions commerciales
- Développer des modèles de données et des algorithmes personnalisés à appliquer aux ensembles de données
- Utiliser la modélisation prédictive pour augmenter et optimiser l'expérience des clients, la génération de revenus, le ciblage publicitaire et d'autres résultats commerciaux
Profil :
- BAC en informatique, génie logiciel ou équivalent
- Plus de 10 ans d'expérience pertinente
- Expérience dans tous les aspects de la science des données (Data Engineering, Data Science, Data Lake, Data Warehouse, Data Mining, Data Pipelines, Machine Learning).
- Expérience dans des environnements à grande échelle
- Expérience en matière d'algorithme et de cadre d'exploration des données
- Expérience dans l'utilisation de langages informatiques statistiques (R, Python, SLQ, etc.) pour manipuler les données
- Connaissance de diverses techniques d'apprentissage machine (clustering, apprentissage par arbre de décision, réseaux neuronaux artificiels, etc.) et de la manière de les utiliser efficacement dans un contexte réel
- Connaissance des techniques et concepts statistiques avancés (régression, propriétés des distributions, tests statistiques, etc.)
- Familiarité avec la méthodologie Agile / Scrum
- Esprit d'équipe, attitude positive, esprit de start-up
- L'anglais est indispensable, le français et/ou l'espagnol est un atout
Environnement technique :
- Microservices en Go
- Protobuf et gRPC pour les interactions internes de micro-services, REST lorsque l'on est en contact avec le public
- Docker pour nos déploiements de micro-services
- Déployé sur l'AWS pour tout ce qui concerne les infrastructures et les services gérés
- Une chaîne d'excellence pour des transactions vérifiables et incorruptibles
- Entreposage de données avec Airflow & Superset
- Plusieurs types de bases de données : MySQL, PostgreSQL, Cassandra, MongoDB
- Applications Android et iOS (Java et Swift)