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Chef de file mondial de l’intelligence artificielle, Element AI poursuit un objectif commun, celui d’utiliser nos vastes capacités de recherche pour développer des produits et logiciels d’IA offrant des solutions aux problèmes complexes auxquels font face les entreprises et la société en général. 

Nous croyons que l’être humain doit toujours rester au cœur de tout ce que nous faisons. C’est pourquoi nous avons adopté une approche collaborative et humaine, afin que nos objectifs restent toujours éthiques et ancrés dans le réel.

L’équipe de solutions – science et recherche accompagne les clients d’Element AI dans leur parcours vers l’IA. Nous sommes une équipe d’experts de l’intelligence artificielle dont le travail vise avant tout à répondre aux besoins concrets de nos clients. Nous souhaitons avoir un impact direct sur les interactions de nos utilisateurs avec leurs données, afin que cette relation leur permette de jouir d’un avantage puissant sur leurs concurrents. Nous sommes une équipe d’experts interdisciplinaire dont le mandat est de développer des outils basés sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes industriels complexes dans les domaines des prévisions fondées sur l’analyse chronologique, de la détection d’anomalies temporelles et séquentielles, des systèmes de recommandation temporels, de la modélisation spatiotemporelle, des analyses de type « temps avant événement » et plusieurs autres. 

Ce que vous ferez :

Confronté à des problèmes concrets et des jeux de données réels, vous devrez mettre à profit votre expertise et votre créativité pour appliquer les méthodes existantes (et en développer de nouvelles) afin de trouver des solutions pratiques et flexibles. Vous serez appelé à contribuer à l’évaluation de différentes possibilités et partager vos idées et vos commentaires concernant la conception des produits. Vous devrez donc évaluer et comprendre les besoins des clients (internes ou externes) pour les traduire en solutions pertinentes et applicables.

Vous devrez en outre effectuer la recherche nécessaire pour proposer des modèles et techniques appropriés et démontrer l’expertise pour mettre en place et former les modèles vous-même. Lorsque pertinent, vous n’hésiterez pas à appliquer les méthodes classiques d’apprentissage automatique, mais vous êtes également prêts à innover et repousser les frontières de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et de l’IA.

Finalement, vous devrez comprendre et accepter que la valeur de votre travail se reflète dans son impact sur l’utilisateur final de nos produits; trouver des façons de mesurer cet impact doit faire partie intégrante de votre mission. Vous devrez donc adopter une approche axée sur le client.

Profil recherché :

Vous avez une expérience considérable en modélisation et en analyse chronologiques, du point de vue de la prévision. Vous avez une connaissance approfondie ou un intérêt marqué pour la théorie derrière l’apprentissage automatique et d’autres domaines de l’IA, acquise au fil de vos études, de votre expérience dans l’industrie et de projets personnels sensationnels. Vous êtes à l’aise à exprimer vos idées sous forme de code et n’avez pas peur de vous retrousser les manches et contribuer aux tâches de programmation et d’ingénierie.

Vous comprenez que de tester un modèle avec les données variées et excessives associées à un contexte commercial est différent que de le tester dans un contexte académique « propre » — vous savez que de modifier un modèle ou une technique dans un tel environnement peut représenter un défi de taille. Cela ne vous effraie pas, vous avez peut-être même de l’expérience avec ce genre de défis.

Vous apprenez de manière autonome et vous êtes toujours à l’affût des plus récentes découvertes et techniques dans votre domaine; vous êtes motivé à participer aux différentes occasions d’apprentissage que nous offrons.

Le ou la candidat(e) idéal(e) aura de l’expérience ou de bonnes connaissances touchant à un vaste éventail de sujets : modélisation, représentation et analyse chronologique, nettoyage et ingénierie de données, répartition, ingénierie de fonctionnalités, processus stochastiques, modèles chronologiques classiques, techniques d’apprentissage automatique pour les problèmes de régression, etc. Si vous avez déjà résolu un problème de prévision chronologique de A à Z – vous serez à votre place dans notre équipe!

Ce que nous vous offrons :

  • Faites équipe avec d’autres passionnés de l’IA;
  • Profitez d’un excellent équilibre travail-vie;
  • Laissez votre marque dans une industrie en plein essor;
  • Déployez votre talent pour affronter de nouveaux défis chaque jour;
  • Vous serez étonné de tout ce que vous apprendrez;
  • Culture d’entreprise ouverte et inclusive.

Element AI souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi et favorise la diversité au sein du personnel. Nous ne pratiquons aucune discrimination sur la base de la race, de la religion, de la couleur de peau, du pays d’origine, du sexe, de l’orientation sexuelle, de l’âge, de l’état matrimonial, du statut d’ancien combattant ou des incapacités.

 


 

Element AI is one of the world’s largest artificial intelligence companies, with a shared goal of using our extensive research to develop AI products and software that will solve some of the most challenging issues facing businesses and society as a whole.

We are founded on the belief that humans should be at the heart of everything we do, and have adopted a people-first and collaborative mindset to ensure we collectively drive real and ethically-sound results.

The Science and Research solution team supports Element AI’s clients on their AI journey. We are a group of artificial intelligence experts who thrives on solving concrete client needs. We aim to have a direct impact on our users' interactions with data and that this relationship is the key to get an unfair advantage on their competitors. The team is a cross-disciplinary team of experts that develops Machine Learning-based and AI-based tools for solving complex industrial problems in various fields such as  time series forecasting, temporal and sequential anomaly detection, temporal recommendation systems, spatio-temporal modelling, time-to-event, and the like. 

What you’ll do:

You will be confronted with real-world challenges and datasets, and you will need to use your expertise and creativity to apply existing methods and develop new ones to solve these problems in a practical and scalable way. You will be called upon to assess possibilities and provide ideas and input into product design choices. This will involve understanding your customer (internal or external) needs and translating them into solutions that address those needs.

You will be expected to both do the necessary research to propose appropriate models/techniques and to have the necessary expertise to implement and train the models yourself. Where useful, you will not hesitate to employ classical forecasting methods, but you are enthusiastic about the idea of pushing the boundaries of Machine Learning, Deep Learning and AI. 

Finally, you will be expected to embrace the fact that the value of your work is ultimately reflected in the impact it has on the end-customers using our products and to find ways of measuring that impact as an integral part of your mission. As such you will have a customer-first mindset.

What we’re looking for: 

You have significant experience with time series modelling and analysis from a forecasting perspective. You also have an understanding or significant interest in the underlying theory of machine learning or related AI field. This expertise can come from extensive studies, previous industrial experience or awesome self-taught projects you have done on a personal basis. You are comfortable expressing ideas into code and do not mind getting your hands dirty in various coding and engineering tasks.

You understand that running a model on the varied and often noisy data that arise in a commercial context differs significantly from running it on a clean academic dataset and that modifying a model or technique to work in that setting can be a significant and sometimes frustrating challenge. You embrace this challenge and may even have previous experience tackling it.

You learn autonomously and will enthusiastically stay up to date with the literature and techniques of your field while participating in the various learning opportunities we offer. 

The ideal candidate would have experience or familiarity with topics such as time series data representation, modelling and analysis, data cleaning & engineering, imputation, feature engineering, stochastic processes, various classical time series models and machine learning techniques for regression problems. If you have experience solving a time series forecasting problem end to end, then you’ll fit right in!

What we offer for your valuable work:

  • Work closely with other AI enthusiasts;
  • Enjoy your work and life harmony;
  • Leave your mark in a thriving industry;
  • Apply your talent to tackling new challenges everyday;
  • Be surprised at how much you will learn;
  • Open and inclusive company culture.

We are an equal opportunity employer and value diversity at our company. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status.

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