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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 et de la science des données (à distance, États-Unis)

Dirigez l’ingénierie et la science des données chez Theta pendant le développement de sa plateforme prédictive d’analyse de la valeur client. Pilotez l’exécution de modèles dans le cloud, les flux de travail assistés par l’IA et la livraison dans ces deux disciplines.

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

Description

  • Diriger la fonction d’ingénierie et l’équipe de science des données de Theta
  • Définir l’orientation technique et contribuer à résoudre des difficultés complexes de livraison
  • Collaborer avec les équipes techniques des clients
  • Concevoir une infrastructure cloud fiable capable d’exécuter des milliers de modèles
  • Collaborer avec les équipes d’ingénierie des clients pour empaqueter et déployer des modèles dans leurs environnements
  • Construire un pipeline fiable et réutilisable, des fichiers bruts des clients aux résultats de modèles validés
  • Créer des flux de travail 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 et les conceptions techniques de l’équipe
  • Choisir ce qu’il faut développer, automatiser ou externaliser tout en assurant la maintenabilité des systèmes
  • Aider les spécialistes en science des données à résoudre des problèmes complexes de livraison client et contribuer directement lorsque plusieurs missions se chevauchent

Exigences

  • Solide jugement en ingénierie logicielle, en science des données et en infrastructure
  • Expérience de la création et de l’exploitation à grande échelle, de bout en bout, de systèmes de données ou d’apprentissage automatique en production sur une infrastructure cloud
  • Une expérience de Google Cloud Platform est souhaitée ; une expérience d’AWS, d’Azure, de Databricks ou de Snowflake est également pertinente
  • Capacité à résoudre des difficultés touchant à la préparation des données, à l’exécution des modèles et à l’infrastructure, des fichiers d’entrée incohérents aux exécutions de modèles lentes
  • Capacité à examiner les données et les résultats et à repérer les problèmes qui devraient interrompre une exécution
  • Volonté d’apprendre et de travailler avec une pile de production existante développée en R
  • Approche d’ingénierie produit conciliant fiabilité, facilité d’utilisation et impératifs de livraison
  • Capacité à guider une petite équipe expérimentée en science des données grâce à un leadership technique concret et à résoudre des problèmes de livraison difficiles
  • Aisance à participer aux appels avec les clients pour expliquer les méthodes techniques et leurs compromis, discuter des besoins en données et comprendre leurs technologies et leur infrastructure
  • Intérêt pour la création de flux de travail assistés par l’IA, capacité à apprendre rapidement des outils inconnus et discernement pour évaluer leurs résultats avec un regard critique
  • Souhaité : expérience de création et d’évaluation de flux de travail assistés par l’IA pour la préparation des données et la modélisation, y compris des systèmes fondés sur de grands modèles de langage 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, notamment une bonne connaissance des modèles CLV ou BTYD
  • Souhaité : expérience du déploiement de flux de travail 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 avec Terraform ou des outils similaires, et de CI/CD

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