Responsable plateforme données

L’opportunité

Vous recherchez un environnement de travail bienveillant, collaboratif et axé sur des valeurs, avec des collègues et des leaders inspirants ? Vous avez l’ambition et le désir d’exceller et de vous épanouir chez le plus influent assureur Mondial ? Ne cherchez pas plus loin que Zurich Canada.

Si vous avez de l’expérience en ingénierie des données, en science des données, en ingénierie ML et en plateformes de données, et que vous travaillez dans un environnement axé sur Python, SQL et Databricks, nous serions ravis d’avoir de vos nouvelles !

Zurich Canada recherche actuellement un(e) Responsable plateforme données pour rejoindre notre équipe Data et aider à développer les capacités de machine learning et d’IA générative à travers Zurich Canada.

Relevant du Responsable de la Plateforme Données, vous collaborerez étroitement avec les équipes d’IA de Zurich aux États-Unis et en Europe pour adapter et opérationnaliser des modèles développés au sein de l’organisation afin de répondre aux besoins business du marché canadien, tout en développant des compétences locales. Ce poste exige un fort sens des responsabilités, une expertise technique approfondie et un vrai partenariat avec le métier.

Il s’agit d’une opportunité unique pour enrichir vos connaissances et bâtir votre expérience pour l’avenir, dans un environnement où votre voix compte. Cette offre concerne un nouveau poste à pourvoir.

Zurich Canada utilise des outils basés sur l’intelligence artificielle pour appuyer certains aspects du processus de recrutement, incluant la première revue et le filtrage des candidatures. L’intelligence artificielle ne constitue pas l’unique critère de présélection ou de sélection. Toutes les décisions d’embauche sont revues et prises par des professionnels qualifiés.

Zurich applique un modèle de travail hybride exigeant une présence en personne trois jours par semaine, pouvant inclure du temps au bureau ou des engagements auprès du marché.

Ce que vous ferez

• Machine Learning & GenAI
o Concevoir, développer, évaluer et déployer des modèles de machine learning (p. ex., prévision, optimisation, classification, personnalisation) et des solutions d’IA générative.
o Exploiter des modèles de fondation et des plateformes GenAI (ex : OpenAI, Amazon Bedrock, équivalents Azure) lorsque pertinent, en complément des approches ML classiques.
o Adapter, étendre et industrialiser les modèles développés par les équipes IA du Groupe Zurich pour des cas d’usage locaux au Canada.
o Soutenir l’ensemble du cycle de vie ML : préparation des données, création de features, entraînement, validation, déploiement et monitoring.
o Garantir que les modèles répondent aux attentes de performance, de scalabilité et de fiabilité en production.

• Plateforme de données & collaboration ingénierie
o Collaborer étroitement avec l’ingénierie des données pour concevoir et optimiser des jeux de données et pipelines de features prêts pour le ML sur Databricks.
o Contribuer à l’ingestion et au traitement de données volumineuses, structurées et non structurées, en Python et SQL.
o Participer à l’évolution de l’architecture de données pour permettre des charges de travail ML et GenAI efficaces.
o Appliquer des pratiques solides de modélisation des données et d’analytics engineering pour soutenir les cas d’usage ML en aval.

• Partenariat métier & leadership
o Identifier et proposer proactivement des cas d’usage à forte valeur ajoutée en ML et GenAI pertinents pour Zurich Canada.
o Travailler avec les parties prenantes métiers, produits et ingénierie pour transformer des problématiques en solutions techniques efficaces.
o Prendre en charge l’ensemble du cycle de vie des initiatives : de la découverte et l’expérimentation jusqu’au déploiement en production.
o Être un partenaire de confiance auprès des parties prenantes sur la façon dont le ML et le GenAI peuvent générer des résultats business.

• Expérimentation & amélioration continue
o Concevoir et analyser des expériences (p. ex., tests A/B) pour valider les modèles et éclairer la prise de décision.
o Piloter l’amélioration continue des workflows ML via l’automatisation, la standardisation et l’innovation.
o Promouvoir…