Scientifique Principale des Données-Ingénieur , Staff Data Scientist- Eng

Collaborer avec des experts du domaine, réaliser des études et des analyses de données sur des milliards d'enregistrements issus de notre base de données unique afin d'identifier des opportunités commerciales significatives ; traduire des problèmes commerciaux complexes en tâches informatiques bien définies. Appliquer les statistiques, l'apprentissage automatique et diverses autres techniques pour analyser les données, générer des modèles et prototyper de nouvelles solutions d'IA. Définir une stratégie d'expérimentation et valider rigoureusement les solutions avant leur déploiement. Concevoir des prototypes de qualité production et collaborer avec les équipes d'ingénierie pour implémenter la solution dans un environnement cloud évolutif tel que Vertex AI de Google. Concevoir des systèmes multicomposants avec une surveillance appropriée, des déploiements progressifs et des capacités de restauration. S'épanouir dans différents environnements de travail : recherche et développement indépendants et autonomes, et projets collaboratifs et menés en équipe. Gérer l'ambiguïté en se concentrant sur l'objectif et aider l'équipe à s'adapter à l'évolution des priorités. Piloter de nouvelles initiatives à forte valeur ajoutée pour UKG, encadrer les collaborateurs et identifier proactivement les opportunités d'amélioration pour l'ensemble de l'équipe. Leadership technique : Assurer la direction technique des projets de science des données, en prenant en charge l'intégralité du processus, de la définition du problème au déploiement de la solution, et en pilotant les décisions techniques tout au long du cycle de vie du projet. Définir les feuilles de route techniques pour les projets multiphases, anticiper les risques et les compromis, et favoriser l'adhésion des parties prenantes. Assumer la responsabilité des échecs au niveau de l'équipe et garantir l'excellence opérationnelle. Communication interne et externe : Communiquer efficacement l'avancement des projets, les approches techniques et les résultats aux équipes internes (produit, ingénierie, direction), en reliant le travail de science des données aux objectifs commerciaux dans un langage adapté aux parties prenantes. Interagir avec les parties prenantes externes (clients, partenaires) selon les besoins. Partage des connaissances et développement de l'équipe : Favoriser une culture de partage des connaissances en réalisant des revues techniques, en animant des sessions informelles et en établissant des bonnes pratiques pour l'équipe de science des données. Faire preuve d'excellence et d'intégrité ; identifier les opportunités de développement pour les membres de l'équipe. Participer activement au recrutement. Gestion des données et du code : Établir des normes d'équipe pour la qualité du code, l'automatisation, les tests et la documentation. Garantir l'application des pratiques de qualité et de gouvernance des données à l'ensemble des systèmes et pipelines de données. Work with domain experts, perform data studies and analysis on billions of records from our one-of-a-kind dataset to identify meaningful business opportunities; translate ambiguous business problems into well-defined computational tasks. Apply statistics, machine learning, and a variety of other techniques to analyze the data, generate models, and prototype new AI solutions. Define experimentation strategy and validate solutions rigorously before deployment. Build production quality prototypes and collaborate with engineering resources to implement the solution in a scalable cloud framework like Google's Vertex AI. Design multi-component systems with appropriate monitoring, canary deployments, and rollback capabilities. Thrive in different working environments — both independent, self-driven research and development, and collaborative, team-driven projects. Navigate ambiguity by focusing on purpose and help the team adapt to changing priorities. Lead new initiatives that will bring business value to UKG, mentor others, and proactively identify team-wide improvement opportunities. Technical leadership: Serve as the technical lead on data science projects, owning end-to-end delivery from problem framing through solution deployment and driving technical decisions across the project lifecycle. Define technical roadmaps for multi-phase projects, anticipate risks and tradeoffs, and drive stakeholder alignment. Take responsibility for team-level failures and own operational excellence. Internal & external communication: Communicate project progress, technical approaches, and results effectively to internal teams (product, engineering, leadership), connecting DS work to business outcomes in stakeholder language. Engage with external stakeholders (customers, partners) as needed. Knowledge sharing & team development: Foster a culture of knowledge sharing by conducting technical reviews, leading brown-bag sessions, and establishing best practices for the data science team. Model excellence and integrity; identify growth opportunities for teammates. Actively participate in hiring. Data & code stewardship: Establish team-wide standards for code quality, automation, testing, and documentation. Ensure data quality and governance practices are applied across all data systems and pipelines. Doctorat et 3 ans d'expérience, ou master et 5 ans d'expérience. * Expertise approfondie dans au moins 1 à 2 sous-domaines de l'apprentissage automatique ou de l'IA, notamment l'IA générative, l'IA agentique, les modèles de base et les modèles de base, la régression, la classification, l'apprentissage profond, l'analyse de séries temporelles, le clustering, le traitement automatique du langage naturel (TALN), l'apprentissage par transfert, l'IA générative, etc. Excellentes aptitudes à visualiser les données, à communiquer des informations commerciales pertinentes et à présenter des résultats complexes à des publics techniques et non techniques. Expérience avérée dans la mise en œuvre de solutions d'IA performantes et créatrices de valeur, avec une prise en charge complète du processus, de la définition du problème au déploiement en production. Expérience significative dans la conception, le développement et le déploiement de solutions d'IA en environnements de production, avec une bonne connaissance des frameworks cloud tels que Vertex AI et des bases de données comme BigQuery, ou équivalent. Expérience des outils Big Data, des bases de données et des architectures évolutives (par exemple, SQL, Spark, Hadoop). Connaissance des pratiques de qualité et de gouvernance des données à grande échelle. * Excellentes compétences en programmation Python ou autre langage de script, avec une maîtrise des outils et bibliothèques tels que Pandas, NumPy, TensorFlow ou PyTorch. Solides compétences décisionnelles : capacité à prendre des décisions éclairées après consultation, en comprenant les implications pour l'équipe et les systèmes en aval. Engagement envers l'apprentissage continu et le dépassement des limites de l'innovation en IA et en apprentissage automatique. Recherche proactive de retours d'information et maintien d'une mentalité de croissance. UKG est la plateforme de gestion des effectifs qui met les informations stratégiques qui les concernent à l'œuvre. Grâce à la plus riche collection de perspectives sur la main-d‘œuvre qui soit et à notre IA au service des personnes, notre capacité de révéler des manières inédites d'établir la confiance, d'amplifier la productivité et d'autonomiser les ressources humaines est inégalée. Cette expertise procure à notre clientèle les données stratégiques nécessaires pour relever tous les défis dans n'importe quel secteur, parce que les organisations qui excellent savent que leur effectif est ce qui propulse leur avantage concurrentiel. Découvrez plus de détails sur ukg.com. Employeur souscrivant au principe de l'égalité d'accès à l'emploi UKG est fier d'être un employeur souscrivant au principe de l'égalité d'accès à l'emploi et s'engage à maintenir un milieu de travail diversifié et inclusif. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans égard à la race, à la couleur, à la religion, au sexe, à l'âge, au handicap, à l'état matrimonial, à la situation familiale, à l'orientation sexuelle, à la grossesse, à l'information génétique, à l'identité de genre, à l'expression de genre, à l'origine nationale, à l'ascendance, au statut de citoyen, au statut d'ancien combattant et à tout autre statut protégé par les lois fédérales, provinciales ou locales contre la discrimination. Accommodement aux handicaps UKG s'engage à fournir un accommodement aux personnes handicapées durant le processus de candidature et d'entrevue. Si vous avez besoin d'un accommodement durant le processus de candidature et d'entrevue, veuillez communiquer avec nous à UKGCareers@ukg.com. La fourchette salariale pour ce poste se situe de $124,200 CAD to $167,650 CAD. Le salaire de base réel offert peut varier en fonction des compétences, de l'expérience, des connaissances liées à l'emploi et du lieu de travail. En plus du salaire de base, les salarié(e)s peuvent être admissibles à un régime de prime liée à la performance et à recevoir des unités d'actions restreintes dans le cadre du programme de rémunération globale. Obtenez plus de détails au sujet des avantages et des attributions d'UKG au https://www.ukg.com/about-us/careers/benefits Candidats du Québec: Bien que le français soit exigé pour les postes au Québec, l'utilisation de l'anglais est également requise en raison de la nature mondiale de l'entreprise et de ses affaires, de même que de la nécessité d'interagir avec les employés ou les partenaires du siège américain d'UKG et de ses bureaux internationaux. PhD plus 3 years of experience, or master's degree plus 5 years of experience. Deep expertise in at least 1-2 machine learning or AI subfields, including but not limited to generative AI, Agentic AI, LLMs and Foundation Models, regression, classification, deep learning, time-series analysis, clustering, NLP, transfer learning, GenAI, etc. Strong ability to visualize data, communicate meaningful business insights, and present complex findings to technical and non-technical audiences. Proven track record of delivering impactful AI solutions that drive business value, with demonstrated end-to-end ownership from problem framing through production deployment. Significant experience designing, developing, and deploying AI solutions in production environments, with familiarity in cloud-based frameworks like Vertex AI, and databases like BigQuery, or equivalent. Experience with big data tools, databases, and scalable architectures (e.g., SQL, Spark, Hadoop). Familiarity with data quality and governance practices at scale. Advanced programming skills in Python or another scripting language, with expertise in tools and libraries such as Pandas, NumPy, TensorFlow, or PyTorch. Strong decision-making skills, making informed choices through appropriate consultation, understanding implications across team and downstream systems. Commitment to continuous learning and pushing the boundaries of AI and machine learning innovation. Proactively seeks feedback and maintains a growth mindset.