Doctorat et 3 ans d'experience, ou master et 5 ans d'experience. * Expertise approfondie dans au moins 1 a 2 sous-domaines de l'apprentissage automatique ou de l'IA, notamment l'IA generative, l'IA agentique, les modeles de base et les modeles de base, la regression, la classification, l'apprentissage profond, l'analyse de series temporelles, le clustering, le traitement automatique du langage naturel (TALN), l'apprentissage par transfert, l'IA generative, etc. Excellentes aptitudes a visualiser les donnees, a communiquer des informations commerciales pertinentes et a presenter des resultats complexes a des publics techniques et non techniques. Experience averee dans la mise en oeuvre de solutions d'IA performantes et creatrices de valeur, avec une prise en charge complete du processus, de la definition du probleme au deploiement en production. Experience significative dans la conception, le developpement et le deploiement de solutions d'IA en environnements de production, avec une bonne connaissance des frameworks cloud tels que Vertex AI et des bases de donnees comme BigQuery, ou equivalent. Experience des outils Big Data, des bases de donnees et des architectures evolutives (par exemple, SQL, Spark, Hadoop). Connaissance des pratiques de qualite et de gouvernance des donnees a grande echelle. * Excellentes competences en programmation Python ou autre langage de script, avec une maitrise des outils et bibliotheques tels que Pandas, NumPy, TensorFlow ou PyTorch. Solides competences decisionnelles : capacite a prendre des decisions eclairees apres consultation, en comprenant les implications pour l'equipe et les systemes en aval. Engagement envers l'apprentissage continu et le depassement des limites de l'innovation en IA et en apprentissage automatique. Recherche proactive de retours d'information et maintien d'une mentalite de croissance. Profil de l'entreprise : UKG est la plateforme de gestion des effectifs qui met les informations strategiques qui les concernent a l'oeuvre. Grace a la plus riche collection de perspectives sur la main-d'oeuvre qui soit et a notre IA au service des personnes, notre capacite de reveler des manieres inedites d'etablir la confiance, d'amplifier la productivite et d'autonomiser les ressources humaines est inegalee. Cette expertise procure a notre clientele les donnees strategiques necessaires pour relever tous les defis dans n'importe quel secteur, parce que les organisations qui excellent savent que leur effectif est ce qui propulse leur avantage concurrentiel. Decouvrez plus de details sur ukg.com. Employeur souscrivant au principe de l'egalite d'acces a l'emploi UKG est fier d'etre un employeur souscrivant au principe de l'egalite d'acces a l'emploi et s'engage a maintenir un milieu de travail diversifie et inclusif. Tous les candidats qualifies seront pris en consideration pour un emploi sans egard a la race, a la couleur, a la religion, au sexe, a l'age, au handicap, a l'etat matrimonial, a la situation familiale, a l'orientation sexuelle, a la grossesse, a l'information genetique, a l'identite de genre, a l'expression de genre, a l'origine nationale, a l'ascendance, au statut de citoyen, au statut d'ancien combattant et a tout autre statut protege par les lois federales, provinciales ou locales contre la discrimination. Accommodement aux handicaps UKG s'engage a fournir un accommodement aux personnes handicapees durant le processus de candidature et d'entrevue. Si vous avez besoin d'un accommodement durant le processus de candidature et d'entrevue, veuillez communiquer avec nous a UKGCareers@ukg.com. La fourchette salariale pour ce poste se situe de $124,200 CAD to $MID$167,650 CAD. Le salaire de base reel offert peut varier en fonction des competences, de l'experience, des connaissances liees a l'emploi et du lieu de travail. En plus du salaire de base, les salarie(e)s peuvent etre admissibles a un regime de prime liee a la performance et a recevoir des unites d'actions restreintes dans le cadre du programme de remuneration globale. Obtenez plus de details au sujet des avantages et des attributions d'UKG au https://www.ukg.com/about-us/careers/benefits Candidats du Quebec: Bien que le français soit exige pour les postes au Quebec, l'utilisation de l'anglais est egalement requise en raison de la nature mondiale de l'entreprise et de ses affaires, de meme que de la necessite d'interagir avec les employes ou les partenaires du siege americain d'UKG et de ses bureaux internationaux. PhD plus 3 years of experience, or master's degree plus 5 years of experience. Deep expertise in at least 1-2 machine learning or AI subfields, including but not limited to generative AI, Agentic AI, LLMs and Foundation Models, regression, classification, deep learning, time-series analysis, clustering, NLP, transfer learning, GenAI, etc. Strong ability to visualize data, communicate meaningful business insights, and present complex findings to technical and non-technical audiences. Proven track record of delivering impactful AI solutions that drive business value, with demonstrated end-to-end ownership from problem framing through production deployment. Significant experience designing, developing, and deploying AI solutions in production environments, with familiarity in cloud-based frameworks like Vertex AI, and databases like BigQuery, or equivalent. Experience with big data tools, databases, and scalable architectures (e.g., SQL, Spark, Hadoop). Familiarity with data quality and governance practices at scale. Advanced programming skills in Python or another scripting language, with expertise in tools and libraries such as Pandas, NumPy, TensorFlow, or PyTorch. Strong decision-making skills: making informed choices through appropriate consultation, understanding implications across team and downstream systems. Commitment to continuous learning and pushing the boundaries of AI and machine learning innovation. Proactively seeks feedback and maintains a growth mindset. Work with domain experts, perform data studies and analysis on billions of records from our one-of-a-kind dataset to identify meaningful business opportunities; translate ambiguous business problems into well-defined computational tasks. Apply statistics, machine learning, and a variety of other techniques to analyze the data, generate models, and prototype new AI solutions. Define experimentation strategy and validate solutions rigorously before deployment. Build production quality prototypes and collaborate with engineering resources to implement the solution in a scalable cloud framework like Google's Vertex AI. Design multi-component systems with appropriate monitoring, canary deployments, and rollback capabilities. Thrive in different working environments -- both independent, self-driven research and development, and collaborative, team-driven projects. Navigate ambiguity by focusing on purpose and help the team adapt to changing priorities. Lead new initiatives that will bring business value to UKG, mentor others, and proactively identify team-wide improvement opportunities. Technical leadership: Serve as the technical lead on data science projects, owning end-to-end delivery from problem framing through solution deployment and driving technical decisions across the project lifecycle. Define technical roadmaps for multi-phase projects, anticipate risks and tradeoffs, and drive stakeholder alignment. Take responsibility for team-level failures and own operational excellence. Internal & external communication: Communicate project progress, technical approaches, and results effectively to internal teams (product, engineering, leadership), connecting DS work to business outcomes in stakeholder language. Engage with external stakeholders (customers, partners) as needed. Knowledge sharing & team development: Foster a culture of knowledge sharing by conducting technical reviews, leading brown-bag sessions, and establishing best practices for the data science team. Model excellence and integrity; identify growth opportunities for teammates. Actively participate in hiring. Data & code stewardship: Establish team-wide standards for code quality, automation, testing, and documentation. Ensure data quality and governance practices are applied across all data systems and pipelines.
