Aspires-tu à relever un défi technologique stimulant en tant que Scientifique des données, en participant à la conception, au développement et à l’intégration de solutions analytiques et d'intelligence artificielle de pointe au sein d’une équipe multidisciplinaire ?

6temik est une organisation avec une culture dynamique et d'une communauté à l'esprit startup. Elle aide les entreprises à croître et à se déployer à l’international. Nous sommes à la recherche d’un(e) Scientifique des données pour un poste en CDI. Tu seras appelé(e) à travailler en étroite collaboration avec nos équipes au Canada, depuis le Maroc.

Rejoindre 6temik, c’est bénéficier :

• D’opportunités d’évolution sans limites;

• De collaborer avec des professionnels expérimentés au Canada;

• D’une approche humaine mettant en avant le développement personnel et professionnel;

• De salaires compétitifs;

• D’un environnement de travail axé sur l’innovation et la performance;

• D’une culture d’entreprise valorisant l’initiative et la créativité.

TES PRINCIPALES RESPONSABILITÉS

• Concevoir, implanter et industrialiser des modèles d'apprentissage automatique et des pipelines au sein d'un cadre MLOps (du prototypage jusqu'au monitoring et au réentraînement).​

• Collaborer avec les chargés de produits et les parties prenantes pour traduire les besoins d'affaires en cas d'usage ML mesurables et en indicateurs de succès.​

• Travailler de manière pratique avec Python pour l'analyse exploratoire, la construction de modèles et le code de production (propre, testé, versionné).​

• Implanter le monitoring des modèles, la détection de dérive (drift detection), les alertes et les tableaux de bord de performance des modèles.​

• Contribuer à l'explicabilité des modèles, aux audits d'équité et à l'atténuation des biais lorsque applicable.​

• Appliquer des tests A/B et de l'expérimentation rigoureuse ou de l'inférence causale pour valider l'impact sur les affaires.​

• Rester à jour avec les développements en ML/IA (incluant les modèles de fondation / cas d'usage LLM), évaluer et industrialiser les avancées pertinentes.​

• Extraire et structurer les données nécessaires à l'analyse et définir des règles de gestion pour le nettoyage et la structuration des bases de données.​

• Créer et tester des algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning, deep learning) et construire les données d'entraînement des modèles.​

• Assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie.​

• Présenter les résultats via des tableaux de bord, des rapports et des présentations adaptés aux différentes audiences.​

EXIGENCES

Formation et expérience

• Maîtrise (préférée) ou Baccalauréat en Statistiques, Science des Données, Informatique, Mathématiques, Génie, Économie ou équivalent.​

• Environ 3 à 6+ années d'expérience pratique en science des données / ML, idéalement avec une exposition à la production ML ou au MLOps.​

Compétences techniques avancées

• Solides compétences en Python et antécédents de livraison de code de qualité production (pandas, numpy, scikit-learn).​

• À l'aise avec au moins un framework de Deep Learning (PyTorch, TensorFlow).​

• Solides compétences SQL et expérience de travail avec des entrepôts de données (Snowflake est un atout).​

• Expérience confirmée avec Databricks pour le développement et le déploiement de Lakehouse et de modèles ML en production.

• Expérience avec au moins une plateforme d'analytique / ML de bout en bout (Databricks, Dataiku, Vertex, SageMaker).​

• Familiarité avec les outils MLOps courants (suivi d'expériences, registre de modèles, CI/CD).​

• Expérience pratique avec le monitoring de modèles, les stratégies de réentraînement et l'observabilité.​

Compétences en mathématiques et algorithmes

• Expertise en algorithmes et méthodes de machine learning et de deep learning.​

• Maîtrise des différentes architectures de réseaux neuronaux.​

• Solides bases en statistiques, probabilités et optimisation.​

Compétences relationnelles et métier

• Communicateur clair, capable d'expliquer les compromis techniques aux parties prenantes non techniques.​

• Capacité à vulgariser des concepts complexes et à adapter le discours en fonction du public.​

• Esprit analytique, curiosité, créativité et rigueur scientifique.​

• Capacité à travailler en équipe et à collaborer efficacement avec des équipes multidisciplinaires.​

Langues

• À l'aise en français (parlé/écrit), la communication d'équipe se fait principalement en anglais; une solide maîtrise de l'anglais est requise.
  

ATOUTS

• Connaissance des pratiques DevOps et CI/CD dans un contexte data.​

• Expérience avec des outils d'automatisation et d'orchestration de pipelines.​

• Expérience dans des environnements cloud (Azure, AWS) et technologies de conteneurisation (Docker).​

• Connaissance des bonnes pratiques de qualité de code (Black, isort, pylint, Ruff).​

• Expérience avec des cas d'usage d'IA générative (LLM, RAG, agents) et traitement de données non structurées.​

ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL

Ce poste te permettra d’évoluer dans un environnement moderne, collaboratif et axé sur la performance. Tu travailleras avec une équipe dévouée qui valorise l’innovation, tout en bénéficiant d’outils technologiques avancés pour accomplir tes missions.