Nous recherchons des stagiaires enthousiastes et motivés pour se joindre notre équipe IA/apprentissage machine et analytique évoluée. Ce stage offre l'opportunité de travailler sur des projets de pointe impliquant l'apprentissage machine, l'intelligence artificielle, l'analytique évoluée et la science des données. Vous acquerrez une expérience pratique du développement et du déploiement de solutions basées sur l'IA pour des applications du monde réel dans des domaines tels que les systèmes de paiement, l'analytique évoluée et le matériel d'IA de pointe.
Ce poste est ouvert aux candidats qui résident à Toronto ou à Montréal et est ouvert aux candidats recherchant un stage de 8 ou 12 mois débutant en septembre 2025. Il est obligatoire que tous les candidats soient inscrits à des études à temps plein dans un établissement postsecondaire et retournent aux études à temps plein à la fin de leur stage.
Notre équipe recherche des candidats possédant des aptitudes techniques exceptionnelles, une passion pour les sciences des données et un intérêt pour la résolution de défis opérationnels avec l'apprentissage machine.
La personne sélectionnée se joindra à une équipe de services-conseils dynamique, composée de partenaires, de chefs de produit, de scientifiques des données, d'architectes et d'ingénieurs en informatique, pour conceptualiser, développer et déployer des solutions d'apprentissage machine afin de résoudre des problèmes à l'échelle de l'entreprise. Notre équipe est fière de relever certains défis très complexes auxquels nos clients sont confrontés en alliant l'expertise en la matière, les sciences des données et l'exécution technique.
En tant que développeur stagiaire en apprentissage machine - Analytique avancée, vous aurez l'opportunité unique d'apprendre et d'utiliser les technologies de pointe de l'apprentissage machine sur une plateforme nuage (ex. IBM Cloud, Azure, AWS ou Edge) en travaillant sur des projets qui génèrent de la valeur pour des mandats externes auprès des clients ou des initiatives internes.
Les détails supplémentaires incluent :
- Développer et déployer des modèles avancés d'apprentissage machine pour analytique prédictive, la détection d'anomalies et l'optimisation dans les systèmes critiques pour l'entreprise, tels que les plateformes de paiement et les chaînes d'approvisionnement.
- Concevoir et mettre en oeuvre des pipelines analytiques pour traiter des données structurées et non structurées, afin de soutenir la prise de décision en temps réel et la production d'informations.
- Construire des modèles pour la maintenance prédictive, l'analyse du comportement client, la détection de fraude et l'amélioration de l'efficacité opérationnelle.
- Exploiter des méthodes statistiques avancées et des techniques d'apprentissage machine (par exemple, la régression, la classification, la mise en grappe, l'apprentissage profond) pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.
- Intégrer des modèles d'apprentissage machine avec des plateformes analytiques et des outils de visualisation pour fournir des informations exploitables.
- Collaborer avec les spécialistes des données pour garantir que les pipelines de données sont robustes, évolutifs et optimisés pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage machine.
- Surveiller et entraîner à nouveau les modèles déployés pour garantir qu'ils répondent aux critères de performance et d'exactitude au fil du temps.
- Effectuer l'analyse exploratoire des données (EDA) pour découvrir les tendances, les corrélations et les informations qui éclairent la prise de décision stratégique.
- Appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse de texte, l'analyse des sentiments et la classification des documents.
- Assurer la conformité aux règles en matière de confidentialité des données et de sécurité dans tous les flux de travail analytiques.
- Compétence en Python, R ou Java pour le développement et les tests de modèles d'IA/d'apprentissage machine
- Solides compétences en modélisation de données, y compris la capacité de concevoir et mettre en oeuvre des schémas normalisés et dénormalisés
- Maîtrise des technologies de chiffrement et de la manipulation sécurisée des données, y compris une expérience des protocoles de chiffrement, du masquage de données et des mécanismes de contrôle d'accès
- Expérience avec les outils et les cadres d'intégration de données pour le traitement de données en temps réel et par lots
- Connaissance des plateformes infonuagiques et des services de bases de données infonuagiques natives, y compris l'informatique sans serveur, les lacs de données et les charges de travail de données conteneurisées
- Solides compétences en dépannage pour identifier et résoudre les problèmes de performance, d'intégration et de qualité des données dans les écosystèmes de données complexes
- Capacité à travailler efficacement avec des équipes interfonction, en veillant à ce que les solutions de données répondent aux exigences commerciales et techniques
- Familiarité avec les pratiques de gouvernance des données, garantissant la conformité avec les réglementations et les normes en matière de confidentialité des données
Un ou plusieurs stages dans un rôle lié à l'apprentissage machine, la visionique ou le génie logiciel. Expérience dans l’utilisation de bibliothèques/cadres d'apprentissage automatique ou d'ingénierie des données. Recherche et développement pratique pour développer des démos et des prototypes de logiciels.