Détails du poste
- Lieu de travail : Montreal
- Type de poste : Permanent à temps plein
Description du poste
Nous recherchons un(e) scientifique des données ayant de l’expérience dans l’exploitation de grands ensembles de données tabulaires et comportementales d’utilisateurs. Ce rôle vise à combler l’écart entre les données brutes et les entrées de haute qualité pour les modèles d’apprentissage automatique, en combinant expertise technique et leadership transversal.
Vous jouerez un rôle clé en veillant à ce que les données soient correctement structurées, validées et alignées avec les objectifs produit et d’apprentissage automatique, afin de permettre le développement de modèles robustes et évolutifs.
Responsabilités
- Collaboration interfonctionnelle : Travailler avec les ingénieurs ML, les équipes Produit et les TPM pour définir les besoins en données et en entraînement.
- Stratégie des données et supervision des pipelines : S’assurer que les ensembles de données sont correctement sélectionnés, filtrés et traités afin de répondre aux exigences des systèmes d’IA en production.
- Traduction des besoins : Transformer des objectifs produit de haut niveau en spécifications de données concrètes et exploitables.
- Assurance qualité et analyse : Maintenir des normes élevées de qualité des données en garantissant leur exactitude, leur représentativité et leur fiabilité.
Responsabilités
- Cross-Functional Coordination: Work with partner ML and Product engineers and TPMs to spec out data and training requirements.
- Data Strategy & Pipeline Oversight: Ensure that datasets are correctly curated, filtered, and processed to meet the rigorous standards of production-level machine learning.
- Requirements Translation: Act as a technical translator, taking high-level project goals and turning them into actionable data specs for engineering and annotation teams.
- Quality Assurance & Analysis: Maintain high standards for data integrity, ensuring that the behavioral datasets used for training are representative and accurate.
Qualifications
- Baccalauréat ou Maîtrise, ou certification en science des données ou dans un domaine connexe des sciences computationnelles.
- Minimum de 3 ans d’expérience pertinente dans un environnement technologique dynamique et en forte croissance.
- Expérience démontrée en tant que scientifique des données dans un environnement dynamique et en forte croissance.
- Une expérience dans des secteurs multidisciplinaires complexes tels que la robotique, les plateformes de streaming, les jeux vidéo, les moteurs de recherche ou le commerce électronique est fortement valorisée.
Qualifications
- Master's or Bachelor’s Degree or certification in Data Science or related computational sciences field.
- 3+ years of relevant industry experience in a fast paced, high growth tech environment. Professional Experience: Proven experience as a Data Scientist in a fast-paced environment.
- Domain Context: Prior experience in industries with complex multi-disciplinary teams such as robotics, streaming services, game development, search engines, and eCommerce.
Compétences techniques
- Outils principaux : Maîtrise de Python, Git et des environnements Unix.
- Écosystème : Familiarité avec des outils tels que Jira, Confluence, Slack, les workflows Git et les plateformes de suivi d’expériences.
- Visualisation des données : Expérience avec des outils dédiés à la visualisation et à l’analyse des comportements utilisateurs.
- Fondamentaux : Solides connaissances en statistiques, en science des données et en mathématiques.
Technical Proficiency
- Core Tools: Fluency with Python, Git, and the Unix shell.
- Ecosystem: Familiarity with collaborative tools such as Jira/Confluence, Slack, a Git server, and an experiment tracking framework.
- Data Visualization: Familiarity with data visualization and inspection tools specifically designed for user behavior.
- Fundamentals: Deep understanding of data science fundamentals and a strong mathematical background.
Qualités recherchées
- Rigueur : Grande attention aux détails et engagement envers la qualité et la précision des données.
- Communication : Capacité à collaborer efficacement avec différentes équipes techniques et produit pour définir et exécuter les exigences techniques.
Attributes
- Conscientiousness: High attention to detail and commitment to data accuracy.
- Communication: Ability to collaborate effectively across different engineering disciplines to define and execute technical requirements.
Additional Information
As part of our selection process, external candidates may be required to attend an in-person interview with an NBCUniversal employee at one of our locations prior to a hiring decision. NBCUniversal's policy is to provide equal employment opportunities to all applicants and employees without regard to race, color, religion, creed, gender, gender identity or expression, age, national origin or ancestry, citizenship, disability, sexual orientation, marital status, pregnancy, veteran status, membership in the uniformed services, genetic information, or any other basis protected by applicable law.
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