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Senior Machine Learning Architect

Kinaxis · Ottawa

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CDI Hybrid Lead 🇫🇷 Français
Machine Learning Generative AI ML Architecture Supply Chain Optimization Deep Learning MLOps

Job description

A propos du poste

Rejoignez un leader mondial de l’orchestration de la chaîne d'approvisionnement pour propulser l'avenir de l'IA industrielle. En tant que Machine Learning Architect, vous occuperez un rôle stratégique à l'intersection de la recherche appliquée et de l'innovation produit, transformant des concepts complexes en solutions concrètes pour des secteurs critiques comme le commerce de détail et les sciences de la vie.

Missions principales

  • Concevoir et architecturer des solutions d'apprentissage automatique avancées pour la prévision, l'optimisation et le réapprovisionnement.
  • Identifier et intégrer des techniques de pointe, incluant l'IA générative, pour répondre aux défis complexes de la supply chain.
  • Collaborer étroitement avec les équipes de recherche, de produit et d'ingénierie pour transformer les idées innovantes en fonctionnalités produit prêtes pour le marché.
  • Assurer un leadership technique senior au sein de l'organisation R&D, en guidant les choix technologiques et l'implémentation pratique.
  • Développer des approches différenciées en matière d'explicabilité et de recommandations pour maximiser l'impact client.

Profil recherché

  • Expertise confirmée en architecture de systèmes de Machine Learning et en déploiement de modèles à grande échelle.
  • Capacité démontrée à naviguer entre la recherche théorique et l'application pratique en environnement produit.
  • Leadership technique naturel, capable d'influencer les feuilles de route produit et de collaborer avec des équipes multidisciplinaires.
  • Expérience dans la résolution de problèmes complexes liés à l'optimisation ou à la prévision de données massives.

Competences requises

  • Machine Learning & Deep Learning (prévision, optimisation, recommandation)
  • IA Générative (LLMs, architectures transformateurs)
  • Architecture de systèmes distribués et mise en production (MLOps)
  • Algorithmes d'explicabilité (XAI)
  • Maîtrise des frameworks de recherche et de production (PyTorch, TensorFlow, etc.)

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