Data Scientist III,

À propos de cette offre

Horaires de travail

Conditions environnementales

Description du poste

En tant que membre de l'équipe Thermo Fisher Scientific, vous découvrirez un travail significatif qui a un impact positif à l'échelle mondiale. Rejoignez nos collègues pour donner vie à notre mission chaque jour afin de permettre à nos clients de rendre le monde plus sain, plus propre et plus sûr. Nous fournissons à nos équipes mondiales les ressources nécessaires pour atteindre leurs objectifs de carrière individuels tout en aidant à faire progresser la science en développant des solutions pour certains des défis les plus difficiles au monde, comme la protection de l'environnement, la sécurité alimentaire ou la recherche de traitements contre le cancer.

DESCRIPTION

Rejoignez notre équipe chez Thermo Fisher Scientific en tant que Data Scientist III au sein du Centre d'Excellence en Science des Données.

Dans ce rôle, vous aiderez à concevoir, construire et exploiter la plateforme d'entreprise qui permet des solutions évolutives de science des données et d'IA à travers l'organisation. Travaillant à l'intersection de l'analytique, de l'ingénierie logicielle et de l'infrastructure cloud, vous collaborerez étroitement avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Product Managers et parties prenantes commerciales pour fournir des capacités fiables et prêtes pour la production qui génèrent une valeur commerciale mesurable.

Ce rôle combine l'analytique avancée avec l'ingénierie de plateforme et l'excellence opérationnelle. En plus de développer des solutions d'apprentissage automatique et d'IA, vous contribuerez à l'automatisation, à l'orchestration, à la surveillance et au support de la plateforme de science des données. Vous aiderez à établir les meilleures pratiques d'ingénierie qui permettent des charges de travail de production fiables, évolutives et maintenables.

En tant que membre d'une équipe technique pluridisciplinaire, vous contribuerez à la santé opérationnelle, à la fiabilité et à l'amélioration continue de la plateforme d'entreprise de science des données. Travaillant en étroite collaboration avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Product Managers et la direction technique, vous aiderez à garantir que les solutions de production sont évolutives, résilientes et bien supportées tout au long de leur cycle de vie.

RESPONSABILITÉS CLÉS

Conception et livraison de solutions

• Concevoir, développer et déployer des solutions d'apprentissage automatique, d'IA et d'analytique avancée répondant aux besoins commerciaux et opérationnels.
• Traduire les exigences commerciales en solutions analytiques évolutives et recommandations exploitables.
• Collaborer avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Product Managers et parties prenantes commerciales pour concevoir des solutions techniques équilibrant valeur commerciale, évolutivité et maintenabilité.
• Appliquer des analyses statistiques, des techniques d'apprentissage automatique et d'IA pour résoudre des problèmes commerciaux complexes et fournir des résultats mesurables.

Ingénierie de plateforme et automatisation

• Construire et maintenir des composants réutilisables de science des données, des workflows automatisés et des pipelines de production utilisant Databricks, Spark et AWS.
• Développer l'orchestration des workflows, l'automatisation du déploiement et les outils opérationnels qui améliorent l'efficacité, la fiabilité de la plateforme et réduisent les efforts manuels.
• Contribuer à l'architecture de la plateforme, aux normes d'ingénierie et aux meilleures pratiques techniques soutenant les solutions d'IA d'entreprise.
• Collaborer avec les Data Engineers pour intégrer les solutions analytiques dans les systèmes de production et les plateformes de données d'entreprise.

Opérations et ingénierie de plateforme

• Contribuer à l'exploitation, à la surveillance et à l'amélioration continue de la plateforme d'entreprise de science des données.
• Collaborer avec l'équipe technique élargie pour maintenir des pipelines de production fiables, des workflows planifiés et des solutions d'apprentissage automatique déployées.
• Enquêter sur les problèmes de production, effectuer des analyses de cause racine et mettre en œuvre des améliorations qui augmentent la fiabilité, l'observabilité et l'efficacité opérationnelle de la plateforme.
• Participer aux activités de déploiement, à la planification de la reprise après sinistre et à la préparation opérationnelle pour soutenir des systèmes de production résilients.

Collaboration et leadership technique

• Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Product Managers et la direction technique pour concevoir des solutions évolutives et maintenables.
• Communiquer des concepts techniques, des conceptions de solutions et des résultats analytiques aux audiences techniques et commerciales.
• Contribuer à la documentation, à la qualité du code, au partage des connaissances et aux meilleures pratiques d'ingénierie au sein du Centre d'Excellence en Science des Données.
• Se tenir informé des technologies émergentes et recommander des améliorations qui renforcent les capacités de l'équipe et de la plateforme.

EXIGENCES

Qualifications minimales

• Licence en science des données, informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou dans un domaine quantitatif connexe.
• 3+ ans d'expérience professionnelle en science des données, ingénierie de l'apprentissage automatique, ingénierie analytique, ingénierie des données ou discipline technique connexe.
• Solides compétences en programmation en Python et SQL.
• Expérience dans le développement et le déploiement de solutions de science des données ou d'analytique en production.
• Expérience pratique avec Databricks, Apache Spark et AWS.
• Expérience dans la construction ou le support de pipelines de données, workflows automatisés ou plateformes de données en production.
• Expérience avec l'orchestration de workflows, l'automatisation ou la planification des tâches.
• Expérience dans la surveillance, le dépannage et le support des systèmes de production.
• Expérience avec Git/GitHub et les pratiques modernes de développement logiciel.
• Excellentes compétences en communication et collaboration avec la capacité de travailler efficacement avec des équipes techniques et commerciales.

Qualifications préférées

• Master ou doctorat en science des données, informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou domaine quantitatif connexe et 2+ ans d'expérience professionnelle pertinente.
• Expérience dans la construction de systèmes de recommandation ou de solutions commerciales intégrant l'IA.
• Expérience avec MLflow et la gestion du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Familiarité avec les modèles de données Salesforce et les workflows CRM.
• Expérience dans la mise en œuvre de CI/CD, l'automatisation de l'infrastructure ou les pratiques MLOps.
• Expérience dans le support de plateformes analytiques cloud en environnement de production.
• Expérience dans les sciences de la vie, la santé ou d'autres industries réglementées.