Les Systèmes Téléphoniques de Microsoft sont en pleine expansion, stimulant la croissance de notre activité de plusieurs milliards de dollars. Notre équipe, AI, Insights et Modeling (AIIM), offre des expériences de téléphonie de pointe pour Microsoft Teams, Skype et des engagements tiers. Nous recherchons un talentueux Principal Data and Applied Sciences Manager pour contribuer à la construction de solutions d'IA hautement évolutives et permettre aux Systèmes Téléphoniques de Microsoft Teams de connaître un plus grand succès.
C'est une opportunité unique de mettre à profit votre expertise en leadership et votre expérience en données pour conduire des avancées technologiques fondamentales qui façonneront l'avenir des systèmes téléphoniques multimillionnaires de Microsoft. En faisant partie de notre équipe diversifiée et dynamique, vous bénéficierez d'un environnement collaboratif qui valorise l'apprentissage, le travail d'équipe et l'innovation. Collaborez avec des équipes interfonctionnelles pour fournir des solutions de données innovantes et de haute qualité et offrir un leadership technique qui anticipe les besoins futurs, nous aidant à élever la barre dans notre industrie.
Chez Microsoft, nous nous engageons à donner à chaque personne et organisation sur la planète les moyens d'en faire plus. Ensemble, nous adoptons un état d'esprit de croissance, innovons pour donner du pouvoir aux autres et collaborons pour atteindre nos objectifs communs. Nous vivons selon nos valeurs de respect, d'intégrité et de responsabilité, favorisant une culture d'inclusion où chacun peut s'épanouir au travail et au-delà.
- Compréhension des Affaires et Supervision Technique : Diriger des projets ou des équipes de science des données pour répondre aux exigences commerciales et obtenir des résultats. Définir et communiquer la direction technique et la stratégie des projets, en considérant les objectifs, les tendances du secteur et le contexte technique. Offrir des conseils et recommander les meilleures pratiques pour garantir que les livrables des projets respectent les normes de qualité.
- Préparation, Compréhension et Évaluation des Données : Mener une analyse approfondie des données exploratoires sur des jeux de données complexes pour identifier des schémas et générer des hypothèses. Assurer la qualité et la fiabilité des données en abordant des problèmes tels que le nettoyage, le prétraitement et les anomalies des données. Collaborer avec les parties prenantes pour concevoir des méthodes d'évaluation et des indicateurs de performance clés (KPI) alignés avec les objectifs de l'organisation.
- Solutions Axées sur le Client : Fournir des informations axées sur le client en comprenant les besoins commerciaux, produits et clients. Partager expertises, fournir des retours et contribuer aux connaissances et améliorations du secteur.
- Diplôme de licence en Statistiques, Économétrie, Informatique, Ingénierie Électrique ou Informatique, ou un domaine connexe ET 6+ années d'expérience connexe OU Master dans un domaine connexe ET 4+ années d'expérience connexe OU Doctorat dans un domaine connexe ET 3+ années d'expérience connexe OU expérience équivalente.
- 1+ an(s) d'expérience en gestion d'équipe de personnes.
- 6+ années d'expérience dans le développement et le déploiement de systèmes ML/IA de bout en bout, y compris le travail avec des données structurées et non structurées, le traitement des données à grande échelle, l'ingénierie des fonctionnalités et l'opérationnalisation des modèles.
- 4+ années d'expérience dans la conception, la mise en œuvre, le débogage et le test de services distribués complexes.
- 3+ années d'expérience de travail sur des modèles de Machine Learning, en particulier des modèles basés sur le langage naturel, des bases de données vectorielles et des bases de données graphiques.
- Capacité à répondre aux exigences de filtrage de sécurité de Microsoft, des clients et/ou du gouvernement.
- Expérience de travail avec des équipes géographiquement dispersées, diversifiées et virtuelles.
- Solide expérience de gestion des parties prenantes techniques et non techniques.
- Expérience démontrée des principes de l'ingénierie logicielle, du calcul parallèle et distribué, de l'apprentissage automatique et des technologies cloud comme Azure, AWS ou Google Cloud.
- Doctorat en Informatique, Mathématiques, Physique