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11 – 50 Employés
Sponsor de visa H1BConseilFinanceMarketing
Theta développe des analyses prédictives de la clientèle et des méthodes d’évaluation d’entreprise pour les sociétés d’investissement et les entreprises. Son modèle CLV Ultra aide les équipes à prévoir le comportement des clients et à évaluer la rentabilité unitaire par client, afin d’éclairer les décisions marketing, les stratégies d’engagement client et l’évaluation de l’entreprise.
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Offres de l’entreprise

Responsable de l’ingénierie en IA appliquée

Dirigez les équipes d’ingénierie et de science des données de Theta dans la création de systèmes prédictifs d’analyse de la valeur client. Pilotez l’infrastructure cloud de modélisation, les processus assistés par l’IA et les livraisons pour les clients.

USÉtats-UnisÀ distanceTemps pleinLeadLangue Requise : anglaisResponsable ingénierie
AWSAzureC++CloudGoogle Cloud PlatformSparkTerraform

Description

  • Diriger l’ingénierie et l’équipe de science des données en contribuant directement au développement.
  • Définir l’orientation technique et aider l’équipe à résoudre des défis complexes de livraison.
  • Collaborer avec les équipes techniques des clients.
  • Concevoir une infrastructure cloud capable d’exécuter des milliers de modèles de manière fiable.
  • Collaborer avec les ingénieurs des clients pour empaqueter et déployer les modèles dans leurs environnements.
  • Créer un pipeline fiable et réutilisable, des fichiers bruts des clients aux résultats de modèles validés.
  • Créer des processus assistés par l’IA pour la préparation des données et la modélisation.
  • Établir des normes de test, de validation et de déploiement fiable.
  • Examiner le code de l’équipe et les conceptions techniques.
  • Choisir ce qu’il faut développer, automatiser ou externaliser tout en préservant la maintenabilité à long terme.
  • Aider les scientifiques des données à résoudre des problèmes complexes de livraison client et contribuer directement lorsque plusieurs missions se chevauchent.

Exigences

  • Apporter une solide expertise en ingénierie, de la curiosité et un jugement sûr en ingénierie, en science des données et dans la livraison aux clients.
  • Avoir créé et exploité à grande échelle des systèmes de données ou d’apprentissage automatique en production, de bout en bout, sur une infrastructure cloud.
  • Avoir une expérience de l’infrastructure cloud ; Google Cloud est privilégié, mais AWS, Azure, Databricks ou Snowflake sont également pertinents.
  • Pouvoir résoudre des problèmes touchant à la préparation des données, à l’exécution des modèles et à l’infrastructure, des fichiers d’entrée désordonnés aux exécutions lentes des modèles.
  • Évaluer les données et les résultats avec un regard critique, notamment savoir quand un problème doit interrompre une exécution.
  • Être disposé à apprendre la pile de production existante basée sur R et à l’utiliser.
  • Adopter une approche d’ingénierie produit qui équilibre fiabilité, facilité d’utilisation et besoins de livraison.
  • Encadrer une petite équipe expérimentée de science des données en fournissant des conseils techniques concrets et en l’aidant à résoudre les problèmes de livraison difficiles.
  • Être à l’aise lors d’appels avec les clients pour expliquer les méthodes techniques et leurs compromis, discuter des besoins en données et comprendre leurs piles technologiques et leur infrastructure.
  • Manifester un vif intérêt pour le développement de processus assistés par l’IA, apprendre rapidement à utiliser des outils inconnus et évaluer leurs résultats avec discernement.
  • Souhaité : Expérience dans la création et l’évaluation de processus assistés par l’IA pour la préparation des données et la modélisation, notamment des systèmes fondés sur des LLM ou des agents.
  • Souhaité : Expérience de R en production, notamment en empaquetage, gestion des dépendances, conteneurs ou intégration de C++ via Rcpp.
  • Souhaité : Expérience en modélisation statistique, en particulier une connaissance des modèles CLV ou BTYD.
  • Souhaité : Expérience du déploiement de processus de données ou de modélisation dans des environnements contrôlés par les clients, notamment Databricks, Snowflake ou Spark.
  • Souhaité : Expérience de l’infrastructure en tant que code, par exemple Terraform ou des outils similaires, et de la CI/CD.

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