Emplois en apprentissage automatique chez Lokad
L’apprentissage automatique ainsi que l’intelligence artificielle sont devenus des mots à la mode. Étant donné que Lokad est devenue l’une des principales entreprises européennes générant des décisions réelles basées sur l’apprentissage automatique - en fait, des décisions de supply chain - nous recevons un nombre croissant de candidatures.
Bonne nouvelle : nous recrutons toujours !
Dans cet article, nous passons en revue les trois domaines de l’apprentissage automatique qui existent 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 qu’ils ont lu ce billet de blog lors de leur entretien. Les personnes intelligentes sont curieuses, et si vous ne pouvez pas vous donner la peine de faire un peu de recherche sur votre futur employeur, vous n’êtes probablement pas adapté à l’industrie de l’apprentissage automatique de toute façon.
Emploi 1 : Modélisation prédictive des activités commerciales
Améliorer les performances de la supply chain d’une entreprise grâce à l’apprentissage automatique demande des efforts considérables. Les données doivent être bien préparées. La résolution du défi doit être parfaitement alignée sur la vision et la stratégie de l’entreprise cliente. Les équipes de la supply chain doivent être accompagnées pour adopter une nouvelle solution analytique 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 des données, ou plus simplement l’équipe des données, est responsable de relever ces défis.
Pour ce poste spécifique, nous recherchons des ingénieurs ayant une forte mentalité analytique, capables non seulement de comprendre les forces et les limites des moteurs d’apprentissage automatique qui leur sont mis à disposition, mais aussi de mettre en place des configurations réelles qui seront intégrées dans les flux de travail quotidiens des supply chains réelles. Les améliorations sont réelles et les erreurs le sont aussi. 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 résoudre de véritables défis de la supply chain.
Emploi 2 : Conception de l’infrastructure Big Data
L’apprentissage automatique dépend de manière critique des données. En fait, plus il y a de données disponibles, mieux fonctionne l’apprentissage automatique. Lokad recherche des ingénieurs logiciels talentueux capables de concevoir toute l’infrastructure qui soutient les différents aspects de l’apprentissage automatique. L’importance de l’ensemble du pipeline de données 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 non seulement être rapide et fiable, mais aussi être capable de faire face aux importantes exigences de calcul des algorithmes d’apprentissage automatique eux-mêmes.
Pour ce rôle, nous recherchons des ingénieurs logiciels ayant un goût prononcé pour le traitement complexe distribué en back-office. Vous ne devez pas avoir peur de vous attaquer à des algorithmes compliqués, tels que la manipulation d’un arbre radix, et de mettre en œuvre vous-même de tels algorithmes. 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 qui peut être maintenu et qui est adapté à la production.
Emploi 3 : Science de l’apprentissage automatique avancée
La plupart des algorithmes d’apprentissage automatique modernes sont complexes non seulement d’un point de vue statistique, mais aussi d’un point de vue purement algorithmique. Lokad recherche des mathématiciens talentueux qui sont prêts à acquérir les compétences en développement logiciel nécessaires pour mettre en œuvre ces algorithmes d’apprentissage automatique “hardcore”. Nous avons développé notre propre suite d’algorithmes spécifiquement conçus pour les besoins de la supply chain. 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 la supply chain.
Pour ce poste, nous recherchons des mathématiciens ou des développeurs logiciels ayant une forte propension à l’analyse numérique et à l’optimisation, qui ont l’ambition de résoudre des problèmes incroyablement difficiles. Vous ne devez pas avoir peur de déployer votre propre classe d’algorithmes qui peut être quelque peu différente de ce qui est considéré comme de 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.
