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Date limite 1 janvier 2023

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Data Scientist – Airudi

Vue d'ensemble

Airudi est à la recherche d’un scientifique des données talentueux pour rejoindre leur équipe et les aider à faire évoluer et à développer leurs plateformes. Le candidat idéal est stimulé et dynamisé par un environnement startup au rythme rapide, et doit être créatif, très motivé et passionné par les gens et la technologie. Les membres de leur équipe contribuent à la conception, à la création et à la croissance de leurs plateformes en participant à tous les aspects du développement du produit.

Leurs activités sont un mélange de services et de produits Saas (Software-as-a-Service).

Responsabilités

En tant que scientifique des données, vous serez amené à découvrir les informations cachées dans de vastes quantités de données pour ensuite créer les modèles d’IA qui permettront aux professionnels des ressources humaines de prendre des décisions plus intelligentes. Votre objectif principal sera d’appliquer des techniques d’exploration de données, d’effectuer des analyses statistiques et de créer des systèmes de prédiction de haute qualité intégrés à leurs solutions cloud.

Il s’agit d’un poste pour un scientifique des données « hands-on » qui offre la possibilité de travailler avec des spécialistes des données et des logiciels d’une part et avec des chercheurs universitaires d’autre part. Vous ferez partie d’une équipe diversifiée et multidisciplinaire comprenant des développeurs logiciels et d’apprentissage automatique, des spécialistes des ressources humaines, des concepteurs, des scientifiques des données et des chercheurs en IA.

Vous serez ainsi chargé de:

  • Sélectionner des fonctionnalités, créer et optimiser des classificateurs à l’aide de techniques d’apprentissage automatique ;
  • Explorer des données à l’aide de méthodes de pointe ;
  • Etendre des données d’Airudi avec des sources d’informations tierces si nécessaire ;
  • Améliorer les procédures de collecte de données pour inclure des informations pertinentes pour la construction de systèmes analytiques ;
  • Assurer le traitement, le nettoyage et la vérification de l’intégrité des données utilisées pour l’analyse ;
  • Faire une analyse ad hoc et présenter les résultats de manière claire ;
  • Créer des systèmes automatisés de détection d’anomalies et assurer le suivi constant de ses performances ;
  • Collaborer avec des experts en affaires, des professionnels techniques et des chercheurs universitaires ;
  • Maintenir une expérience de pointe en science des données grâce à une veille continue et partager les connaissances au sein de l’équipe ;
  • Fournir et promouvoir l’excellence de la science des données pour soutenir plusieurs initiatives en parallèle.

Qualifiquations

  • Au moins 5 ans d’expérience de travail dans l’industrie ou d’expérience universitaire avec un fort accent sur l’application ;
  • Excellente compréhension des techniques et algorithmes d’apprentissage automatique, tels que le Deep Learning, k-NN, Naive Bayes, SVM, Decision Forests, etc. ;
  • Solide expérience pratique avec Python et les bibliothèques pertinentes de science des données et d’apprentissage automatique, telles que MLflow, Tensorflow, NumPy, etc. ;
  • Expérience avec les pipelines d’apprentissage automatique sur Microsoft Azure ;
  • Excellentes compétences en communication et en présentation ;
  • Volonté d’acquérir progressivement des connaissances pertinentes dans le domaine des RH ;
  • Expérience avec les outils de visualisation de données ;
  • Expérience avec les bases de données SQL et NoSQL, telles que Ms SQL, MongoDB, Cassandra, Hbase ;
  • Bonnes compétences en statistiques appliquées, telles que les distributions, les tests statistiques, la régression, etc. ;
  • Fonctionnel dans un environnement de travail à distance ;
  • Leader inspirant, orienté données, apprenant continu, penseur critique, motivé, esprit d’équipe, communicateur efficace ;
  • Diplôme d’études supérieures dans une discipline quantitative (mathématiques, statistiques, informatique, ingénierie, physique, économie, etc.).

ATOUTS

  • Bilinguisme (français / anglais) ;
  • Doctorat dans une discipline quantitative ;
  • Dossier de publication d’articles sur la science des données appliquée / l’apprentissage automatique ;
  • Expérience avec le traitement du langage naturel ;
  • Expérience avec l’IA conversationnelle ;
  • Expérience avec la recherche opérationnelle ;
  • Expertise en génie logiciel ;

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