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Ingénieur en apprentissage automatique: modélisation prédictive de séries temporelles

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Date: 21 sept. 2021

Lieu: Montreal, Québec, CA, H4M2Z2

Entreprise: Corning

En tant que leader Fortune 500 dans le développement de verre et de céramiques avancés depuis plus d'un siècle, Corning Inc surmonte continuellement des problèmes d'ingénierie difficiles. Le groupe d'analyse avancée et d'apprentissage automatique du Centre de Technologie Corning de Montréal (CTCM) est une équipe de scientifiques, d'ingénieurs et de développeurs de logiciels travaillant sur des solutions d'apprentissage automatique et de science des données à large spectre pour permettre certaines des innovations industrielles les plus passionnantes de notre époque.

 

CE QUE VOUS FEREZ

 

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique et analytique talentueux et motivé, spécialisé dans les applications qui impliquent la prévision dans le domaine temporel. Vous apporterez un leadership technique dans diverses initiatives de Corning dans le domaine de la modélisation prédictive des données de séquence et de série chronologique.

 

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES

 

  • Développer des modèles prédictifs de séries chronologiques pour une gamme de domaines d'application comme la « R&D », la fabrication, finances et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
  • Travailler sur tous les aspects du développement de la solution d'analyse, de la création de pipelines de données efficaces à la mise en œuvre de méthodes inférentielles de pointe.
  • Déployer des solutions évolutives pour les grands ensembles de données
  • Développer du code de haute qualité pour les solutions logicielles d'analyse, principalement avec la pile de science des données Python, et en utilisant des langages compilés tels que C / C ++ / C # / Java si nécessaire.
  • Travailler en collaboration avec la gestion de projet pour fournir des solutions efficaces et opportunes.
  • Interagir régulièrement avec des groupes de recherche au sein de Corning.
  • Se tenir au courant des nouveaux développements dans le domaine de la modélisation et de la prévision de séries chronologiques, avec un souci constant de la manière dont ces innovations peuvent être appliquées à nos problèmes.
  • Participer à la présentation des nouveaux résultats et des innovations de recherche en interne et en externe.
  • Cultiver et développer des liens avec le monde universitaire.
  • Faire du mentorat avec les nouveaux employés et stagiaires.


CE QUE NOUS RECHERCHONS - si vous avez ce qu’il faut, contactez-nous.

 

  • Solide expérience dans le développement de modèles prédictifs de séries chronologiques à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique classiques et émergentes.
  • Expérience démontrée au travers des travaux industriels, des projets de recherche universitaire et des contributions importantes à des projets « open source » et des tableaux de bord « Kaggle ».
  • Compréhension approfondie des prévisions ponctuelles et de l'estimation de la distribution de l'incertitude pour les ensembles de données hiérarchiques du domaine temporel.
  • Solide expérience en programmation dans un ou plusieurs langages tels que Python, C ++, C #, Java, Scala.
  • Excellentes compétences en communication - tant à l'oral qu'à l'écrit.
  • Au moins un diplôme de premier cycle en ingénierie, informatique, mathématiques, statistiques, physique. Un diplôme d'études supérieures est un atout.
  • Solide expérience pratique avec la pile de science des données Python (Python core, NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn et des « frameworks » d'apprentissage profond tels que Tensorflow ou PyTorch).
  • Une expérience de l'écriture de code propre et maintenable est essentielle. Travailler au sein d'une équipe utilisant des « frameworks » de gestion de source tels que GIT est un atout majeur.
  • La connaissance des plates-formes pour faire de la science des données à grande échelle, comme Apache Spark ou Dask, est un atout.

 

COMPÉTENCES NON TECHNIQUES 

 

  • Autonome - sens de l'initiative
  • Créativité
  • Souci du détail et précision
  • Esprit d'équipe
  • Sens de l’organisation 

 

 

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* Dans ce texte, le masculin englobe les deux genres et est utilisé pour alléger le texte.