Data Scientist

Requisition ID: 183217
Groupe de carrière: Carrières au bureau
Catégorie d'emploi: Science des données - Marketing
Exigences de déplacement: 0 - 10%
Type d'emploi: À temps plein
Pays: Canada (CA)
Province: Ontario
Ville: Toronto

Commencez une carrière enrichissante avec Sobeys Inc., reconnue parmi les 100 meilleurs employeurs du Canada. Chez Sobeys, vos talents contribuent à notre engagement inébranlable envers l'excellence et l'impact communautaire. Rejoignez notre famille de 131 000 employés et franchisés, tous dédiés à offrir des expériences de shopping exceptionnelles et des aliments incroyables à nos clients.

En tant qu'entreprise fièrement canadienne, Sobeys a vu le jour en Nouvelle-Écosse et s'est développée pour compter plus de 1 600 magasins dans les 10 provinces. Que vous nous connaissiez sous le nom de Sobeys, Safeway, IGA, Foodland, FreshCo, Thrifty Foods ou Lawtons Drug Stores, nous sommes unis comme une seule grande famille.

L'équipe d'Analyse Avancée chez Sobeys est à la pointe de l'innovation dans le commerce de détail. Nous sommes une équipe multidisciplinaire de data scientists, ingénieurs, développeurs et analystes qui conçoivent, développent et déploient des solutions ML/IA à fort impact et évolutives. Notre travail transforme la manière dont Sobeys et ses bannières interagissent avec les clients et gèrent leurs activités.

Nous utilisons les dernières technologies cloud et les techniques analytiques avancées pour établir des liens entre le comportement des clients et les opérations commerciales. Nos insights stimulent l'engagement des clients, la croissance des ventes et la rentabilité, affectant directement la vie quotidienne de millions de consommateurs canadiens.

Responsabilités

• Rechercher, construire, former, diffuser et surveiller les modèles d'apprentissage automatique (ML).
• Collaborer avec les ingénieurs en apprentissage automatique (MLE), les ingénieurs de données (DE) et d'autres data scientists pour créer et gérer des pipelines ML de bout en bout dans l'environnement de développement cloud Azure.
• Écrire du code prêt pour la production et participer aux processus de révision de code par les pairs.
• Travailler avec les MLE pour dimensionner, automatiser et optimiser les pipelines ML.
• Collaborer avec les DE sur les processus ETL dans un environnement de big data comprenant des milliards de lignes de données de vente au détail.
• S'engager avec divers intervenants commerciaux pour comprendre les besoins et développer des solutions via l'apprentissage automatique et les techniques d'analyse avancées.
• Créer des tableaux de bord en partenariat avec l'équipe BI pour surveiller les performances des systèmes ML.

Qualifications

• Master ou plus en informatique, ingénierie, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe.
• 3+ ans d'expérience dans la mise en œuvre de méthodologies de mesure, spécifiquement le paradigme bayésien pour les tests AB dans le commerce de détail en utilisant des frameworks comme PyMC.
• 3+ ans d'expérience avec des modèles de mix marketing dans le commerce de détail ou des environnements similaires.
• 3+ ans d'expérience pratique avec des algorithmes de machine learning de bout en bout dans des environnements cloud ou distribués utilisant Python.
• Expérience avec des plateformes ML distribuées comme MLFlow, TensorFlow ou PyTorch utilisant des GPU dans des environnements cloud.
• 3+ ans de travail avec de grands ensembles de données utilisant Spark.
• Maîtrise des environnements CI/CD dans le cloud tels que Azure DevOps ou Airflow.
• Capacité prouvée à engager les parties prenantes pour la collecte des exigences et une communication efficace.
• Compétences créatives en résolution de problèmes et capacité à gérer les pipelines ML de manière autonome.
• L'expérience avec les modèles de valeur de la durée de vie du client est un atout.
• L'expérience avec les algorithmes de personnalisation pour les recommandations de produits est un atout précieux.
• La familiarité avec Databricks et les environnements cloud est un atout.
• L'expérience dans le commerce de détail ou des environ