Emplois en apprentissage automatique chez Lokad
Apprentissage automatique ainsi que l’intelligence artificielle sont devenus des mots à la mode. Étant donné que Lokad est reconnu comme l’une des entreprises européennes clés qui génèrent des décisions concrètes basées sur l’apprentissage automatique - supply chain decisions en réalité - nous recevons un nombre croissant de candidatures.
La bonne nouvelle : nous recrutons toujours!
Dans cet article, nous passons en revue les trois domaines de l’apprentissage automatique existant chez Lokad et ce que vous devez faire pour maximiser vos chances d’obtenir un entretien avec nous, et idéalement être embauché par la suite.
Bravo aux candidats qui pourront mentionner avoir lu cet article de blog lors de leur entretien. Les personnes intelligentes sont des personnes curieuses, et si vous ne pouvez pas vous donner la peine de faire quelques recherches sur votre futur employeur, vous n’êtes probablement pas fait pour l’industrie de l’apprentissage automatique de toute façon.
Emploi 1 : Modélisation prédictive d’entreprise
Améliorer la supply chain performance d’une entreprise grâce à l’apprentissage automatique nécessite un effort considérable. Les données doivent être bien préparées. La résolution du défi doit être entièrement alignée avec la vision et la stratégie de l’entreprise cliente. Les équipes supply chain doivent être accompagnées pour adopter une solution analytique nouvelle et plus performante. Des résultats mesurables doivent être collectés, et il faut être prêt à ce que ces résultats soient remis en question par la direction générale. Chez Lokad, l’équipe de modélisation de données, ou plus simplement appelée l’équipe données, est chargée de relever ces défis.
Pour ce poste spécifique, nous recherchons des ingénieurs dotés d’un fort esprit analytique, capables non seulement de comprendre les forces et les limites des moteurs d’apprentissage automatique mis à leur disposition, mais aussi de mettre en œuvre des configurations réelles qui seront intégrées aux workflows quotidiens des supply chains réelles. Les améliorations sont concrètes et les erreurs le sont également. Lors de votre entretien, il est conseillé de démontrer votre compréhension du produit Lokad tel que documenté sur notre site web. Des points bonus si vous pouvez expliquer comment la technologie de Lokad peut être utilisée pour relever de réels supply chain challenges.
Emploi 2 : Conception de l’infrastructure Big Data
L’apprentissage automatique dépend de manière cruciale des données. En effet, plus il y a de données disponibles, mieux l’apprentissage automatique fonctionne. Lokad recherche des ingénieurs logiciels talentueux capables de concevoir toute l’infrastructure qui soutient les différents modules d’apprentissage automatique. L’importance de l’ensemble du data pipeline ne doit pas être sous-estimée : un pipeline défaillant est l’une des principales causes d’échec des initiatives basées sur les données. L’infrastructure doit être non seulement rapide et fiable, mais aussi capable de supporter les exigences de calcul élevées des algorithmes d’apprentissage automatique eux-mêmes.
Pour ce rôle, nous recherchons des ingénieurs logiciels ayant un fort goût pour le traitement back-office distribué complexe. Vous ne devriez pas avoir peur de vous attaquer à des algorithmes compliqués, comme la gestion d’un arbre radix, et de les implémenter vous-même. Idéalement, lors de votre entretien, vous devriez démontrer non seulement votre capacité à comprendre et à mettre en œuvre ce type de traitement algorithmique, mais aussi à fournir un code maintenable et adapté à la production.
Emploi 3 : Science hardcore de l’apprentissage automatique
La plupart des algorithmes modernes d’apprentissage automatique sont complexes non seulement d’un point de vue statistique, mais aussi d’un point de vue purement algorithmique. Lokad recherche des mathématiciens talentueux prêts à acquérir les compétences en développement logiciel nécessaires pour implémenter ces algorithmes « hardcore » d’apprentissage automatique. Nous avons développé notre propre ensemble d’algorithmes spécifiquement conçus pour répondre aux besoins des supply chains. Ne vous attendez pas à brancher un toolkit d’apprentissage automatique open source et à passer à autre chose : nos clients dépendent de manière critique d’algorithmes conçus pour relever des défis spécifiques de supply chain.
Pour ce poste, nous recherchons des mathématiciens ou des développeurs logiciels ayant une forte propension pour l’analyse numérique et l’optimisation, et l’ambition de s’attaquer à des problèmes d’une difficulté stupéfiante. Vous ne devriez pas avoir peur de déployer votre propre classe d’algorithmes qui pourrait quelque peu différer de ce qui est considéré comme l’apprentissage automatique « mainstream ». Idéalement, lors de votre entretien, vous devriez être en mesure de démontrer pourquoi Lokad nécessite des approches alternatives et peut-être même apporter quelques éclairages personnels sur le sujet.
