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

Chez UKG, votre travail compte. Le code que vous livrez, les décisions que vous prenez et l’attention que vous portez à votre clientèle ont tous une véritable incidence. Aujourd’hui, des dizaines de millions de travailleuses et travailleurs commencent et terminent leurs journées avec notre plateforme opérationnelle dédiée à la main-d’œuvre. Aider les gens à être rémunérés, à évoluer dans leur carrière et à façonner l’avenir de leur secteur d’activité. C’est ce que nous faisons.

Pourquoi choisir UKG?

Spécialiste de la science des données liées à la main-d’œuvre – FR

À titre de spécialiste de la science des données, vous concevrez, développerez et fournirez des solutions innovantes en science des données couvrant l’ensemble du domaine des produits de UKG, avec une forte orientation en ingénierie d’apprentissage automatique. Vous serez responsable de toutes les étapes des projets, de la définition du problème au déploiement en production, et créerez des systèmes d’apprentissage automatique évolutifs qui auront un effet commercial mesurable pour des millions de clients UKG. Ce rôle d’expert principal, en tant que contributeur individuel, allie expertise dans les modèles profonds et rigueur technique requise pour l’entraînement, le déploiement et l’exploitation de modèles à grande échelle et les associe au mentorat et au leadership techniques nécessaires afin de mener à bien la feuille de route d’UKG en matière d’innovation dans le domaine de l’IA.

La personne idéale travaillera depuis notre bureau de Montréal trois jours par semaine.

Attentes à Ce Poste

Modélisation avancée et développement de l’IA

• Appliquer des techniques statistiques et d’apprentissage automatique rigoureuses pour analyser des milliards de dossiers relatifs à la gestion des effectifs et à la gestion du capital humain (HCM) et identifier des occasions significatives en matière de produits et de fonctionnalités.
• Développer et déployer des solutions modernes en science des données et en IA, y compris des applications d’IA générative, des systèmes RAG et des flux de travaux agentiques.
• Assurer les travaux de préentraînement et d’affinage des grands modèles transformeurs au niveau des bases de données propriétaires d’UKG en appliquant des techniques (p. ex., LoRA, QLoRA, RLHF et DPO).
• Mettre en place des cadres d’évaluation pour mesurer la qualité des modèles, leur effet au niveau commercial et le risque de régression pour l’ensemble des mises à jour de ces modèles.

Gestion d’un système d’IA en production

• Mener la recherche, la conception et la mise en œuvre de processus d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle de bout en bout dans les environnements de développement et de production.
• Maîtriser l’ensemble du cycle de vie du modèle : validation, déploiement, surveillance et itération, notamment la détection de la dérive des données, les alertes de dégradation des performances et les déclencheurs de réentraînements automatiques.
• Concevoir et exploiter une infrastructure de déploiement des modèles combinant faible latence, forte disponibilité et rentabilité à grande échelle.
• Optimiser les coûts d’entraînement et d’inférence par l’intermédiaire de techniques telles que l’entraînement en précision mixte, la quantification, la distillation et le traitement par lots optimisé.

Ingénierie et collaboration interfonctionnelle

• Écrire du code de production modulaire de haute qualité et concevoir des pipelines de données/modèles clairs.
• Mettre en œuvre des pipelines CI/CD pour les flux de travaux d’apprentissage automatique, notamment les tests automatiques, la validation et le déploiement Canary pour les mises à jour de modèles.
• Collaborer avec les gestionnaires de produits et les spécialistes du domaine afin de transformer les besoins métier en solutions d’apprentissage automatique évolutives.
• Communiquer les résultats des modèles, les choix d’infrastructure et la fiabilité du système aux parties prenantes techniques ou non, notamment les équipes ainsi que les clients et partenaires externes.

Leadership et mentorat techniques

• Agir en tant que responsable technique en matière d’initiatives liées à la science des données et à l’apprentissage automatique, en prenant la responsabilité des décisions de bout en bout, de l’étape de définition et de modélisation du problème jusqu’aux opérations de production.
• Définir les normes liées à l’ingénierie, à l’évaluation et au déploiement de l’apprentissage automatique au niveau de la plateforme.
• Apporter un mentorat aux professionnels en science des données à travers des revues de code et de modèles ainsi que des bonnes pratiques de modélisation, et détecter proactivement les occasions d’améliorer les capacités de l’équipe et les normes de développement.

À propos de vous

Connaissances techniques

• Formation et expérience dans un domaine quantitatif ou d’ingénierie. Doctorat avec plus de trois ans d’expérience ou maîtrise avec plus de cinq ans d’expérience en science des données, apprentissage automatique, ingénierie d’apprentissage automatique ou une discipline liée.
• Solide compréhension des cadres de modélisation statistique, d’expérimentation et d’évaluation.
• Expertise approfondie dans un ou plusieurs domaines de l’apprentissage automatique tels que le traitement automatique des langues, l’apprentissage profond, les séries chronologiques ou le regroupement (clustering).
• Expérience pratique dans le préentraînement et l’affinage de grands modèles transformeurs (plus d’un milliard de paramètres) et dans la création de services qui résolvent des problèmes à l’aide de grands modèles de langages et de techniques d’IA générative.

Compétences en ingénierie de production

• Expérience confirmée dans la mise en œuvre, le déploiement et l’exploitation de modèles d’apprentissage automatique au sein d’environnements de production à grande échelle avec une haute fiabilité.
• Compétences avancées en programmation Python avec une expertise dans les cadres d’apprentissage automatique tels que PyTorch et Hugging Face Transformers et une bonne connaissance des outils pandas, scikit-learn, PySpark et SQL/BigQuery.
• Expérience pratique avec les plateformes d’apprentissage automatique infonuagiques et l’infrastructure GPU (Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure ML), l’orchestration de conteneurs (Kubernetes, Docker) et les outils d’orchestration (Kubeflow, Airflow, Perfect).
• Expertise dans les outils de suivi d’expériences d’apprentissage automatique et de registre de modèles (MLflow, Weights & Biases, LangSmith, Langfuse), et dans l’infrastructure en tant que code (Terraform, Pulumi, Bicep) et GitHub Actions.
• Solide compréhension des techniques d’optimisation de modèle, notamment la quantification, la distillation, l’élagage et l’inférence efficace.
• Expertise dans les agents de codage (Claude Code, Codex) et les bonnes pratiques en matière d’ingénierie agentique.

Compétences professionnelles

• Capacité à travailler de façon autonome, à penser de manière stratégique, à assurer la mise en œuvre et à exercer une influence auprès des autres.
• Capacité avérée à communiquer efficacement avec tous les niveaux de l’entreprise.
• Engagement en matière d’apprentissage continu et de veille technologique dans un contexte d’évolution rapide du modèle fondationnel et de l’apprentissage automatique.
• Candidates et candidats du Québec : Bien que le français soit requis pour les postes au Québec, l’usage de l’anglais est également nécessaire en raison de la nature mondiale de l’entreprise et de la nécessité d’interagir avec le siège social d’UKG aux États-Unis et avec des sites internationaux.

Présentation de l’entreprise

UKG est la plateforme opérationnelle dédiée à la main-d’œuvre qui met à profit la compréhension de la main-d’œuvre. Grâce à la plus grande collection au monde de renseignements sur la main-d’œuvre et à une IA axée sur les personnes, notre capacité à révéler des moyens inédits de renforcer la confiance, d’amplifier la productivité et de valoriser les talents est inégalée. C’est cette expertise qui permet à nos clients de disposer des renseignements nécessaires pour relever tous les défis, quel que soit leur secteur d’activité, car les grandes entreprises savent que leur main-d’œuvre constitue leur avantage concurrentiel. Pour en savoir plus, rendez-vous sur ukg.com.

UKG se réjouit d’être un employeur offrant l’égalité des chances et s’engage à maintenir un environnement de travail diversifié et inclusif. Toutes les personnes qualifiées seront prises en considération pour un emploi, et ce, indépendamment de leur appartenance ethnique, de leur couleur, de leur religion, de leur genre, de leur âge, de leur handicap, de leur état civil, de leur situation familiale, de leur orientation sexuelle, de leur grossesse, de leur information génétique, de leur identité sexuelle, de leur expression sexuelle, de leur origine nationale, de leur ascendance, de leur statut de citoyen(-ne), de leur statut d’ancien(ne) combattant(e) et de tout autre statut légalement protégé par les lois antidiscriminatoires fédérales, étatiques ou locales.

Disability Accommodation in the Application and Interview Process: For individuals with disabilities that need additional assistance at any point in the application and interview process, please email UKGCareers@ukg.com.

The pay range for this position is $124,200 CAD to $167,650 CAD. The actual base pay offered may vary depending on skills, experience, job-related knowledge, and work location. In addition to base pay, employees may be eligible to participate in a performance-based bonus plan and to receive restricted stock unit awards as part of total compensation. Learn more about UKG’s benefits and rewards at https://www.ukg.com/about-us/careers/benefits.

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