Cognizant est une entreprise d'exception par sa rapide croissance et son environnement international et innovant ! De nombreuses opportunités s'offrent aux professionnels comme vous, qui ont l'esprit d'entreprise et veulent faire la différence.

En collaboration avec vos collègues du monde entier, vous contribuerez à la création de solutions pour les plus grandes entreprises, afin de les aider à devenir plus flexibles, plus innovantes et plus performantes. Voici votre chance de participer à une véritable Success Story ! Nous recherchons un Data Scientist Banque pour notre practice AIA.

À propos de la practice AIA (AI & Analytics) de Cognizant

Nous aidons nos clients à exploiter l'intelligence artificielle et l'analytique pour développer des solutions technologiques visant à améliorer la qualité de vie. Nous sommes les leaders du marché Data, avec plus de 35 000 spécialistes de la gestion des données, de l'IA et l'qnalytique au service des plus belles entreprises mondiales. Nous avons été distingués Leaders par le Gartner dans son quadrant 2021 et 2022 des « Data and Analytics Service Providers ».

Pour en savoir plus, consultez notre site https://www.cognizant.com/ai

À propos du poste

Nous recherchons un Lead Machine Learning Engineer bien qualifié et motivé pour diriger nos initiatives en Machine Learning en collaboration directe avec le Product Owner et le client dans le secteur pharmaceutique. Ce rôle est crucial car vous poserez les bases de nos capacités en AI+ML et dirigerez le développement de solutions innovantes qui améliorent la capacité d'écoute et d'analyse des médias sociaux d'une grande entreprise.

Vous couvrirez à la fois les rôles de Machine Learning Engineer et de Data Scientist , en équipe pour construire et déployer des modèles de pointe qui répondent aux besoins de notre client.

Recherche et innovation : Restez à jour avec les dernières avancées en AI + ML pour pouvoir être de bon conseils auprès du Product Owner et offrir un ensemble de techniques ML de premier ordre dans le domaine NLP, principalement.

Développement : Entrainer et déployer des modèles d'apprentissage automatique ; Concevoir, développer et déployer des méthodes et techniques pour parvenir aux objectifs recherchés. collègues de tout type pour identifier des opportunités de tirer parti de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes et améliorer l'expérience utilisateur.

Stratégie et Vision : Développer et exécuter une feuille de route pour les initiatives ML alignées sur les objectifs du client / Product Owner / plateforme.

Collaboration fonctionnelle : Travailler avec des équipes métier et des collègues de tout type pour identifier des opportunités de tirer parti de techniques AI+ML pour résoudre des problèmes complexes et améliorer l'expérience utilisateur.

Gestion des bases de données vectorielles : Configurer et gérer des bases de données vectorielles pour stocker et récupérer efficacement des données multidimensionnelles, permettant des recherches de similarité rapides et précises.

Gestion des données : Collecter, prétraiter et analyser les datasets importants en volume pour nourrir le développement de modèles et extraire des insights .

Ingénierie des ML features : Effectuer une ingénierie des ML features pour améliorer les performances et la précision des modèles.

Entraînement des modèles : Entraîner et affiner les modèles d'apprentissage automatique en utilisant des techniques avancées, en combinaison avec les LLM.

Optimisation des modèles : Évaluer et optimiser les performances des modèles pour garantir précision, efficacité et évolutivité.

Tests et maintenance : Mettre en œuvre et maintenir des cadres de test robustes pour garantir la fiabilité et la maîtrisedes solutions d'apprentissage automatique.

Documentation : Documenter les processus, les modèles et les méthodologies pour assurer le partage des connaissances et la reproductibilité.

Profil recherché

Formation initiale : Ingénieur ou Master en informatique, Data Science, apprentissage automatique ou un domaine équivalent.

Expérience : Expérience avérée en tant qu'ingénieur AI+ML ou dans un rôle similaire, avec un portefeuille solide de projets réussis.

Une expérience préalable sur le Secteur Santé et les RWE est un plus ( Real World Evidence ).

Compétences techniques : Maîtrise des langages de programmation tels que Python (obligatoire), R ou similaire. Expérience avec les frameworks et bibliothèques ML tels que TensorFlow, PyTorch, et les classiques- : scikit-learn, etc, contenant celles du NLP.

Fondamentaux : Solide compréhension des structures de données, des algorithmes et des principes d'ingénierie logicielle + bonne base en mathématiques appliquées et en statistiques en tant que data scientist traditionnel.

Expertise en NLP : Connaissance des techniques et outils de traitement du langage naturel (NLP).

Bases de données vectorielles : Expérience de travail avec des bases de données vectorielles (par exemple, Pinecone, FAISS, Milvus) pour stocker, pour les recherches de similarité et travailler sur des moteurs de recommandation.

Capacité en LLM et IA : Connaissance et expérience pratique requise en IA générative, principalement textuelle. Expérience dans le développement de solutions IA+ML avec un accent sur les LLM et les frameworks LLM très appréciée.

L'expérience avec les bases de données graph est un plus.

Expérience en cloud : Expérience avec les plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure) et la conteneurisation (Docker, Kubernetes) nécessaire. AWS est un plus important.

Leadership : Capacité démontrée à diriger des projets et à travailler de manière autonome ainsi qu'en équipe.

Compétences en communication : Excellentes compétences en communication et capacité à transmettre des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.

• Plus de 5 ans d'expérience appliquée réelle. Pas de limite.
• La volonté de mettre la main à la pâte et l'autonomie sont obligatoires. La volonté de partager avec d'autres et de gérer une équipe est un grand plus.
• Langues : Le français courant et un bon anglais écrit et oral sont requis
• Prêt à travailler dans un environnement très international et multiculturel.
• Les données des réseaux sociaux sur lesquelles se concentre le projet ne sont pas à proprement parler des RWE en Santé, mais les données des réseaux sociaux partagent beaucoup avec les données RWE ; des entrées de données non contrôlées, du bruit, le désordre des scénarios du monde réel - comme la diversité de la population, les facteurs comportementaux ou les biais au niveau du système -, le drift , l'interprétabilité.

Pourquoi venir chez nous ?

Vous aurez tous les outils à votre disposition pour faciliter la communication et un excellent environnement de travail.

Travaillez comme si vous étiez dans une startup IA en pleine croissance avec une culture unique et des ambitions à la hauteur des vôtres, mais avec la force des grandes entreprises (étant à la fois chez Cognizant et chez les clients du secteur pharmaceutique pour les projets).

Le contexte du projet est très axé sur les résultats et vous offre l'espace et la flexibilité nécessaires pour organiser votre travail comme il vous convient le mieux.

Envie de travailler pour des grands comptes de la finance autour de la data ? Et mener des engagements de Modern Data internationaux ? Parler anglais, découvrir les dernières technologies, proposer de nouvelles approches, faire un bout de chemin dans une "major" mais avec du sens, de l'initiative, des possibilités ? Nous cherchons des profils curieux, autonomes et passionnés ! Postulez et vous verrez !!!

#LI-hybrid

Cognizant accueille la diversité sous toutes ses formes. C'est le moteur de notre succès. Nous œuvrons chaque jour pour notre culture d'inclusion, en respectant et valorisant les points de vue et les parcours de tous et toutes.

Rejoignez l'aventure Cognizant !

#Asso #LI-hybrid

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About us:
Cognizant is one of the world's leading professional services companies, transforming clients' business, operating, and technology models for the digital era. Our unique industry-based, consultative approach helps clients envision, build, and run more innovative and efficient businesses. Headquartered in the U.S., Cognizant (a member of the NASDAQ-100 and one of Forbes World's Best Employers 2024) is consistently listed among the most admired companies in the world. Learn how Cognizant helps clients lead with digital at www.cognizant.com

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Disclaimer:
Compensation information is accurate as of the date of this posting. Cognizant reserves the right to modify this information at any time, subject to applicable law.

Applicants may be required to attend interviews in person or by video conference. In addition, candidates may be required to present their current state or government issued ID during each interview.