Conseiller en automatisation de solutions analytiques; Ingénieur ML

Rejoignez Exposant 3 (E3) :
La puissance de l’humain au cœur de la technologie !

Exposant 3 est une firme de services-conseils en gestion des affaires et technologies de l'information, dédiée à accompagner les entreprises et organismes dans leur transformation numérique et organisationnelle.

👉 Votre carrière chez Exposant 3

Nous croyons fermement en une gestion saine et humaine, où la confiance, la compétence, et le plaisir de réussir ensemble sont au centre de nos valeurs.

Nous vous offrons bien plus qu’un simple emploi : rejoignez une équipe innovante où l’intelligence artificielle, l’automatisation des processus, et la modernisation technologique font partie du quotidien. Chez Exposant 3, nous mettons l’humain au cœur de tout ce que nous entreprenons.

🚀 Notre vision ?

Vous permettre de déployer "la puissance de l’humain exposant 3" :

• La puissance de l’individu :
  Un environnement où votre engagement est valorisé.
• La puissance de l’équipe :
  Une collaboration forte où l’entraide et les réussites sont partagées.
• La puissance de l’entreprise :
  Une vision commune pour des objectifs ambitieux et collectifs.

Si vous cherchez à évoluer dans un cadre dynamique et à contribuer à des projets d’envergure, tout en grandissant au sein d’une entreprise humaine, innovante et en pleine croissance, alors Exposant 3 est fait pour vous !

Nous cherchons notre futur Conseiller en automatisation de solutions analytiques (Ingénieur ML) pour rejoindre nos équipes.

🎯 Vos missions

• Participer aux travaux de conception, de mise en place et de validation du nouvel écosystème informationnel.
• Conseiller l’organisation sur les orientations et les stratégies à prendre dans les volets d’analytique avancée et de valorisation des données.
• Participer à la rédaction et l’application d’un programme de science des données qui permet d’établir les possibilités d’exploitation des données et fournit des solutions et des moyens pour ce faire.
• Accompagner, réaliser des projets dans le cadre de projet de valorisation de données.
• Représenter ou accompagner la direction dans les projets communs et organisationnels en lien avec la science des données.
• Agir sur des aspects technologiques et applicatifs variés et soutenus par l’intelligence artificielle, la mobilité, l’infonuagique et l’analytique d’affaires.
• Implanter des systèmes et des méthodologies de suivi et de mesure des indicateurs de performances.
• Gérer, identifier et interpréter de grandes quantités de données provenant de sources différentes.
• Effectuer les configurations nécessaires au sein des solutions en analytique d’affaires pour répondre au besoin de modélisation et de présentation de l’information.
• Concevoir, développer et tester des processus d’extraction, de chargement et de transformation (ELT/ETL) robustes, performants et réutilisables.
• Supporter les conseillers en science de la donnée dans la conception, l’implémentation et l’optimisation des solutions en apprentissage machine (ML) à l’aide de divers langages de programmation et bibliothèques.
• Transformer et déployer des modèles en apprentissage machine en production et les disposer dans des environnements infonuagiques hautement évolutifs, tout en conservant un code réutilisable et de haute qualité.
• Surveiller et maintenir la totalité des modèles analytiques en production tout en s’assurant de leur bon fonctionnement en termes d’exécution et d’ordonnancement réel.
• Effectuer des recherches, préparer et présenter des rapports et recommander des projets de recherche ou d’exploration aux analystes ainsi qu’aux gestionnaires de la direction et aux cadres de direction.
• Assurer une veille des meilleures pratiques dans le domaine de la science de la donnée et de la performance organisationnelle.
• Travailler au sein d’équipes diverses dans des rôles à haute visibilité et s’approprier la solution de bout en bout.
• Communiquer efficacement et présenter des conclusions aux spécialistes, aux gestionnaires et à des non spécialistes du domaine.
• Décrire clairement les méthodes employées pour effectuer les recherches et exploiter les données.

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