Gestionnaire, Science des données et apprentissage automatique
Job Fit Check
Base Career helps you apply smarter for this job.
Key skills for this role
About the Role
Lightspeed Commerce cherche un Gestionnaire en science des données et apprentissage automatique pour diriger une équipe de scientifiques des données, superviser le cycle de vie des modèles DS/ML et contribuer à la feuille de route du Bureau des données.
Key Skills for This Role
Responsibilities
- Diriger, superviser et prendre en charge le cycle de vie complet des modèles DS/ML, de l'expérimentation au déploiement en production
- Assurer la gestion quotidienne de l'équipe en veillant à la bonne priorisation du travail, en éliminant les obstacles et en veillant au respect constant des normes de livraison
- Définir, documenter et promouvoir les meilleures pratiques en science des données : normes de modélisation, qualité du code, cadres d'expérimentation et documentation
- Agir à titre d'expert thématique et de ressource interne pour les autres équipes de science des données
- Collaborer avec les leaders en science des données d'autres secteurs de l'entreprise afin d'aligner les normes, partager les apprentissages et créer une communauté de pratique cohésive
- Collaborer avec l'équipe MLOps pour le déploiement en production et la maintenance continue des modèles
- Établir des attentes claires et des objectifs de performance individuels pour tous les membres de l'équipe sous votre responsabilité directe
- Tenir des rencontres individuelles (1:1) régulières, fournir des rétroactions constructives et opportunes, et diriger les évaluations de performance
- Identifier les occasions de croissance, proposer des mandats de développement stimulants et bâtir des plans de développement individualisés
- Favoriser une culture d'équipe collaborative où l'expérimentation et l'apprentissage par l'erreur sont encouragés
- Participer aux séances de planification de projets et de remue méninges techniques avec les partenaires d'affaires et les autres leaders du Bureau des données
- Gérer les attentes de manière proactive, soulever les risques rapidement et exercer une influence auprès des équipes interfonctionnelles
Requirements
- Plus de 3 ans d'expérience pratique en science des données, avec expérience personnelle directe dans le déploiement de modèles en production
- Expérience démontrée avec les pratiques d'ingénierie ML, incluant le service de modèles, la surveillance, la détection de dérive, les pipelines de réentraînement et/ou les magasins de caractéristiques
- Bonne connaissance des outils MLOps modernes (ex. : MLflow, Vertex AI, Databricks)
- Plus de 4 ans d'expérience en gestion directe d'une équipe de scientifiques des données, incluant le recrutement, la gestion de la performance et le développement de carrière
- Maîtrise de Python; aisance à lire et à réviser du code, des modèles et des logiques de pipelines
- Solide compréhension de l'apprentissage supervisé et non supervisé (ML), de l'évaluation des modèles et des modes de défaillance courants en production
- Fluidité avec les concepts MLOps pour collaborer efficacement avec les ingénieurs ML seniors
- Aisance avec les plateformes ML basées sur le cloud (AWS, GCP ou Azure) et les environnements d'entrepôts de données
- Pensée stratégique : capacité à prioriser en fonction de l'impact et à plonger dans les détails
- Excellent communicateur : capacité à traduire des concepts techniques complexes pour des auditoires de direction
Full Job Posting
Overview
- Le Gestionnaire, science des données et apprentissage automatique (Machine Learning) est responsable de guider une équipe hautement performante de scientifiques des données afin de livrer des solutions percutantes et prêtes pour la production à l'échelle de l'organisation.
- Vous superviserez la livraison des modèles de science des données et d'apprentissage automatique (DS/ML), de l'étape de l'expérimentation jusqu'à la mise en production.
- Vous serez également responsable de la planification de la feuille de route d'habilitation de la science des données, tout en contribuant aux feuilles de route globales du Bureau des données.
Gestion et habilitation de la science des données
- Diriger, superviser et prendre en charge, au besoin, le cycle de vie complet des modèles DS/ML, de l'expérimentation au déploiement en production.
- Assurer la gestion quotidienne de l'équipe en veillant à la bonne priorisation du travail, en éliminant les obstacles et en veillant au respect constant des normes de livraison.
- Définir, documenter et promouvoir les meilleures pratiques en science des données : normes de modélisation, qualité du code, cadres d'expérimentation et documentation.
- Agir à titre d'expert thématique et de ressource interne pour les autres équipes de science des données.
- Collaborer avec les leaders en science des données d'autres secteurs de l'entreprise afin d'aligner les normes, partager les apprentissages et créer une communauté de pratique cohésive.
- Collaborer avec l'équipe MLOps pour le déploiement en production et la maintenance continue des modèles.
Leadership d'équipe et développement des talents
- Établir des attentes claires et des objectifs de performance individuels pour tous les membres de l'équipe sous votre responsabilité directe.
- Tenir des rencontres individuelles (1:1) régulières, fournir des rétroactions constructives et opportunes, et diriger les évaluations de performance.
- Identifier les occasions de croissance, proposer des mandats de développement stimulants (stretch assignments) et bâtir des plans de développement individualisés.
- Favoriser une culture d'équipe collaborative où l'expérimentation et l'apprentissage par l'erreur sont encouragés.
Gestion des parties prenantes et communication
- Participer aux séances de planification de projets et de remue méninges techniques avec les partenaires d'affaires et les autres leaders du Bureau des données en tant qu'expert.
- Gérer les attentes de manière proactive, soulever les risques rapidement et exercer une influence auprès des équipes interfonctionnelles.
- Présenter et valoriser le travail de l'équipe lors des forums de direction, des comités de pilotage et des revues d'affaires trimestrielles.
Expérience requise
- Plus de 3 ans d'expérience pratique en science des données, avec une expérience personnelle directe dans le déploiement de modèles en production.
- Expérience démontrée avec les pratiques d'ingénierie ML, incluant le service de modèles, la surveillance, la détection de dérive, les pipelines de réentraînement et/ou les magasins de caractéristiques.
- Bonne connaissance des outils MLOps modernes (ex. : MLflow, Vertex AI, Databricks).
- Plus de 4 ans d'expérience en gestion directe d'une équipe de scientifiques des données, incluant le recrutement, la gestion de la performance et le développement de carrière.
- Maîtrise de Python; aisance à lire et à réviser du code, des modèles et des logiques de pipelines.
- Solide compréhension de l'apprentissage supervisé et non supervisé (ML), de l'évaluation des modèles et des modes de défaillance courants en production.
- Fluidité avec les concepts MLOps pour collaborer efficacement avec les ingénieurs ML seniors.
- Aisance avec les plateformes ML basées sur le cloud (AWS, GCP ou Azure) et les environnements d'entrepôts de données.
- Pensée stratégique : capacité à prendre du recul pour prioriser en fonction de l'impact, puis à plonger dans les détails.
- Excellent communicateur : capacité à traduire des concepts techniques complexes pour des auditoires de direction.
- Esprit structuré : capacité à évaluer rapidement une nouvelle idée de projet selon sa valeur, sa faisabilité, son risque et son adéquation stratégique.
- Proactivité : capacité à identifier les dépendances, les risques et les obstacles avant qu'ils ne se transforment en urgences.
Avantages
- Environnement de travail flexible.
- Culture qui célèbre la performance.
- Possibilité d’avoir un impact au sein d’une équipe assez grande pour évoluer professionnellement.
- Des congés payés flexibles et des politiques de télétravail.
- Des options d’achat d’actions.
- Des cotisations à ton régime de retraite.
- Des possibilités de formation.
- Une allocation santé et bien être.
- Des congés pour faire du bénévolat.
- Des groupes d’intérêt.
- Un programme d’achat d’ordinateur.
- Un congé parental amélioré.
Apply for this job in 1 click
Skip the repetitive application forms
Install the Base Career Chrome Extension and autofill job applications across major job boards with your profile.
Trusted by over 500,000 job seekers on Base Career
More from this employer
More jobs at Lightspeed Commerce
Manager, Data Science & Machine Learning
Montreal, CAN
Lightspeed Commerce is looking for a Manager, Data Science & Machine Learning to lead a team of data scientists in delivering production-ready solutions. The role involves managing the full lifecycle of ML models, defini
Manager, Data Science & Machine Learning
Toronto, CAN
Lightspeed Commerce is seeking a hands-on Manager, Data Science & Machine Learning to lead a high-performing team of data scientists. The role involves driving ML model delivery from experimentation to production, owning
Senior Analyst, Corporate Development
Montreal, CAN
Lightspeed Commerce is hiring a Senior Analyst for Corporate Development (M&A) to drive strategic initiatives. The role involves financial analysis, deal lifecycle support, and collaboration with senior executives. Candi
Product Manager II, Wholesale Network
Toronto, CAN
Lightspeed Commerce is looking for a Product Manager II to own insights and analytics features for the Wholesale Network and NuORDER platform. You will define product strategy, conduct customer discovery, and collaborate
Product Manager II, Wholesale Network
Montreal, CAN
Lightspeed Commerce seeks a Product Manager II for the Wholesale Network team to own insights and analytics features. You will define product strategy, conduct customer discovery, and collaborate with engineering and dat
Product Manager II, Wholesale Network
Ottawa, CAN
Lightspeed is seeking a Product Manager II to own insights and analytics features for its Wholesale Network and NuORDER platform. The role involves defining product strategy, conducting customer discovery, and collaborat
Senior Analyst, Internal Audit
Montreal, CAN
Lightspeed Commerce is seeking a Senior Analyst, Internal Audit to lead complex audit fieldwork, identify risks, and drive control improvements. The role requires 3-5+ years of internal/external audit experience, CIA/CIS
Senior Financial Analyst (FP&A)
Montreal, CAN
Lightspeed Commerce is looking for a Senior Financial Analyst to join the FP&A team. The role involves creating data-driven analysis, preparing presentations for senior management, and improving budgeting, forecasting, a
Manager, Data Science & Machine Learning
Montreal, CAN
Manager, Data Science & Machine Learning
Toronto, CAN
Senior Analyst, Corporate Development
Montreal, CAN
Product Manager II, Wholesale Network
Toronto, CAN
Product Manager II, Wholesale Network
Montreal, CAN
Product Manager II, Wholesale Network
Ottawa, CAN
Senior Analyst, Internal Audit
Montreal, CAN
Senior Financial Analyst (FP&A)
Montreal, CAN