(English follows)

À propos de notre équipe :

AppWise est un espace de travail d’équipe intelligent qui permet de collaborer sur des documents, présentations, courriels et toujours plus de contenus sur vos services infonuagiques favoris à l’aide de flux et de recherches en temps réel. Notre équipe est fière de pratiquer le dogfooding, soit d’utiliser elle-même AppWise comme principal outil de communication et de partage des connaissances. Grâce à ces efforts, AppWise propulsera bientôt les espaces de travail de centaines de milliers d’utilisateurs. Ce succès est rendu possible par notre approche de « startup dans une startup », où la responsabilité, l’intensité et l’humilité sont au cœur de toutes nos actions.

Votre profil :

À titre d’ingénieur en apprentissage machine, vous devrez pousser l’intelligence des produits AppWise au niveau supérieur. La personne retenue devra développer notre plateforme d’intelligence afin non seulement d’assurer son utilité pour tous les secteurs d’ingénierie d’AppDirect, mais aussi de créer des expériences intuitives pour les utilisateurs d’AppWise. Votre profil devrait inclure de l’expérience à développer des produits destinés au grand public, à créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique et à travailler au sein d’équipes hyper motivées qui savent quand prendre des risques calculés. De plus, votre feuille de route devra démontrer votre sens du détail, votre aptitude à penser stratégiquement à long et à court terme, ainsi que votre capacité à partager vos connaissances.

Ce que vous ferez et ce qui vous fera briller :

  • Concevoir et bâtir l’infrastructure d’apprentissage machine et des pipelines de création de données, de formation et de déploiement de modèles d’apprentissage automatique.
  • Appliquer divers modèles et algorithmes (TALN, filtrage collaboratif, apprentissage profond) pour améliorer l’intelligence des capacités du produit.
  • Effectuer des analyses, comme l’extraction de données, pour bâtir des systèmes de recommandation.

Compétences requises :

  • Expérience directe et connaissance de plusieurs algorithmes d’apprentissage et d’intelligences supervisés et non supervisés.
  • Connaissance des librairies open source pour l’apprentissage machine, comme TensorFlow, Spark ML (MLlib) etc.
  • Avoir déployés avec succès des modèles d’apprentissage machine pour des applications concrètes.
  • Connaissance de Python, Java, Scala.
  • La connaissance du développement d’API est un atout.
  • L’expérience avec Search et GraphQL est un atout important.

AppDirect est la seule plateforme complète permettant de vendre, distribuer et gérer des produits et services infonuagiques pour tirer profit de l’économie numérique. L’écosystème AppDirect réunit canaux, développeurs et clients sur une même plateforme afin de simplifier la chaine d’approvisionnement numérique en permettant l’intégration et la vente de produits avec des services tiers, et ce, peu importe le canal ou l’appareil, soutien inclus. Forte de plusieurs millions d’abonnements infonuagiques à travers le monde, AppDirect aide les organisations, y compris Jaguar Land Rover, Comcast, ADP et Deutsche Telekom à mettre leurs clients en contact avec les solutions dont ils ont besoin pour atteindre leur potentiel dans l’économie numérique.

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About the Team:

AppWise is an intelligent workspace for teams, enabling collaboration around documents, presentations, emails, and more of the content of your favorite cloud services through real-time feeds and search. Our team takes great pride in dogfooding AppWise as our own primary tool for communication and knowledge-sharing every day, leading to us powering the workspaces of (soon to be) hundreds of thousands of users to date. What makes much of this possible is our "startup within a startup" team-atmosphere - ownership, intensity, and humbleness are just a few of the core values that drive us every day.

About You:

As a Machine Learning Engineer, you will be taking the intelligence of AppWise products to the next level. The right person balances elevating our intelligence platform to be usable by all areas of AppDirect engineering, and also applying intelligence to power intuitive experiences for AppWise users. Your background should include experience building user-facing products, building/deploying machine learning models, and working with a highly-motivated team that understands when to take calculated risks. Furthermore, your previous work should demonstrate equal parts attention to detail, long-term and short-term strategic thinking, and preparedness to share knowledge.

What you'll do and how you'll make an impact:

  • Design and build machine learning infrastructure and pipelines for creating data, training and deploying machine learning models.
  • Apply various models and algorithms (NLP, Collaborative Filtering, Deep Learning) to improve the intelligence of product capabilities.
  • Perform analysis, such as slicing and dicing data, to build recommender systems.

What you'll need:

  • Hands-on experience and knowledge on various supervised/unsupervised ML/AI algorithms.
  • Working knowledge of open source machine learning libraries, e.g. TensorFlow, Spark ML (MLlib) etc.
  • Successful deploying machine learned models into real-world applications.
  • Knowing how to apply feedback or reinforcement learning to improve ML models.
  • Knowledge of Python, Java, Scala.
  • Knowledge of building APIs is a plus.
  • Experience with Search and GraphQL is a big plus.

AppDirect is the only end-to-end commerce platform for selling, distributing, and managing cloud-based products and services to succeed in the digital economy. The AppDirect ecosystem connects channels, developers, and customers through its platform to simplify the digital supply chain by enabling the onboarding and sale of products with third-party services, for any channel, on any device, with support. Powering millions of cloud subscriptions worldwide, AppDirect helps organizations, including Jaguar Land Rover, Comcast, ADP, and Deutsche Telekom connect their customers to the solutions they need to reach their full potential in the digital economy.

 

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