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RBC est une institution mondiale de services financiers dont le siège se trouve au Canada. Ses activités couvrent les services bancaires, la finance, l’assurance, l’investissement, la gestion de patrimoine, la planification financière et les marchés des capitaux. Servant plus de 17 millions de clients au Canada, aux États-Unis et dans 27 autres pays, RBC compte plus de 94 000 employés. Son modèle diversifié associe des services financiers établis à une attention particulière portée à l’innovation et à l’expérience client.
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Offres de l’entreprise

Data Scientist principal, plateforme d’évaluation de l’IA

Pilotez la conception de cadres d’évaluation, de jeux de données et de contrôles qualité pour les systèmes d’IA d’entreprise de RBC. Définissez les normes techniques, soutenez les preuves de gouvernance et accompagnez les équipes de science des données partout au Canada.

CACanadaSur siteTemps pleinLeadLangue Requise : anglaisData scientist
GrafanaPythonSQL

Description

  • Développer des méthodes avancées d’évaluation des modèles et des agents à l’aide de jeux de données, de grilles d’évaluation, de techniques de LLM comme juge, de scores déterministes, de revues humaines et de cadres de mesure.
  • Établir des normes en science de l’évaluation qui transforment le risque lié aux modèles, l’IA responsable, la qualité des produits, la sécurité et les besoins commerciaux en critères mesurables et en processus reproductibles.
  • Gérer l’ensemble du cycle de vie des jeux de données et des tableaux de scores d’évaluation, de la collecte et de la curation à la validation, l’assurance qualité, la gestion des versions, la traçabilité, la réutilisation et l’amélioration continue.
  • Créer des stratégies d’évaluation évolutives pour l’IA générative et agentique aux niveaux de la tâche, du flux de travail, de la trajectoire et de l’exécution.
  • Collaborer avec les équipes de recherche en IA, d’ingénierie des plateformes, de produit, de risque, de gouvernance et d’affaires afin d’intégrer les évaluations aux processus de développement, de lancement, de certification, de surveillance et de recertification.
  • Élaborer des protocoles d’évaluation et de revue humaines fournissant des étiquettes fiables, des instructions pour les évaluateurs, des procédures d’arbitrage, des contrôles qualité et des preuves prêtes pour les audits.
  • Évaluer et améliorer la précision, l’étalonnage, la robustesse, la couverture des modes de défaillance et l’explicabilité des évaluateurs dans les méthodes d’évaluation automatisées et humaines.
  • Fournir une orientation technique, communiquer efficacement avec les cadres dirigeants et encadrer les data scientists juniors.

Exigences

  • Posséder au moins huit ans d’expérience en science des données, apprentissage automatique appliqué, évaluation de l’IA, qualité ML ou discipline technique connexe, y compris en leadership technique et en encadrement d’équipes.
  • Démontrer une solide expérience dans la création de cadres d’évaluation pour des systèmes d’apprentissage automatique, d’IA générative ou d’IA agentique, couvrant les métriques, les jeux de données, les benchmarks, les grilles d’évaluation et la mesure de la qualité.
  • Posséder une connaissance pratique des approches d’évaluation des LLM, notamment le LLM comme juge, les scores déterministes, la revue humaine, l’évaluation des hallucinations et de la factualité, l’évaluation de la sécurité et l’analyse comparative de la qualité des modèles.
  • Disposer de solides bases en science des données, statistiques, apprentissage automatique, expérimentation, curation des données, Python, SQL et pratiques actuelles de développement en IA et ML.
  • Traduire les exigences de gouvernance, de risque lié aux modèles, d’IA responsable et d’affaires en contrôles mesurables, processus d’évaluation reproductibles et preuves adaptées à la prise de décision.
  • Communiquer clairement et gérer efficacement les parties prenantes, avec la capacité d’influencer les hauts responsables de la recherche, de l’ingénierie, des produits, de la gouvernance, des risques et des affaires.
  • Posséder une expérience de l’évaluation de l’IA agentique, des flux de travail avec appels d’outils, du raisonnement en plusieurs étapes, des traces d’exécution, de la notation des trajectoires ou de la performance au niveau des flux de travail.
  • Avoir une expérience des services financiers, de l’IA réglementée, de la gestion du risque lié aux modèles, de l’IA responsable, de la gouvernance d’entreprise ou des processus de preuve prêts pour les audits.
  • Connaître MLflow, Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, Grafana, les pipelines CI/CD ou des outils comparables d’évaluation et d’observabilité.
  • Les publications, brevets, contributions open source ou expériences sectorielles en évaluation de l’IA, qualité ML, sécurité de l’IA, recherche appliquée ou IA responsable sont pertinents.

Avantages

  • Bénéficier d’un programme de rémunération globale comprenant des primes, des avantages flexibles, une rémunération concurrentielle, des commissions et, le cas échéant, des attributions d’actions.
  • Développer votre carrière auprès de dirigeants qui offrent du coaching et des possibilités de gestion.
  • Contribuer à un travail conçu pour créer un impact significatif et durable.
  • Rejoindre une équipe collaborative, progressiste, dynamique et hautement performante.
  • Accéder à un programme complet de formation axé sur les services financiers.
  • Relever des défis stimulants offrant des possibilités de croissance professionnelle.

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