Who we are:
GoMaterials is one of Canada's fastest-growing companies, recognized by Deloitte, the Globe & Mail, and the Lazaridis Scaleup Program. We’re revolutionizing how landscape contractors source plant and hardscape materials through a B2B marketplace that simplifies procurement in a traditionally outdated industry.
Since our inception, we have helped landscapers save time, money, and stress and plant over 1.5 million plants and trees. Led by a young and eager group of entrepreneurs, GoMaterials is aggressively expanding across North America. We are therefore looking for amazing people to add to our team!
What You’ll Do / Ce que vous ferez:
- Collect, clean, and preprocess large datasets from various sources.
- Develop and implement predictive models and machine learning algorithms.
- Design and maintain the complete workflow of ML development process.
- Analyze data to identify trends, patterns, and opportunities for improvement.
- Collaborate with business stakeholders to understand their needs and translate them into analytical solutions.
- Communicate findings and insights through reports, dashboards, and visualizations.
- Conduct A/B testing and other experiments to validate model performance.
- Stay current with the latest developments in data science and machine learning.
- Document methodologies and maintain detailed records of analytical processes.
- Collecter, nettoyer et prétraiter de grands ensembles de données provenant de diverses sources.
- Développer et mettre en œuvre des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique.
- Concevoir et maintenir le flux de travail complet du processus de développement de l'apprentissage automatique.
- Analyser les données afin d'identifier les tendances, les modèles et les possibilités d'amélioration.
- Collaborer avec les parties prenantes commerciales afin de comprendre leurs besoins et de les traduire en solutions analytiques.
- Communiquer les conclusions et les informations obtenues à l'aide de rapports, de tableaux de bord et de visualisations.
- Réaliser des tests A/B et d'autres expériences afin de valider les performances des modèles.
- Se tenir au courant des dernières avancées en matière de science des données et d'apprentissage automatique.
- Documenter les méthodologies et tenir des registres détaillés des processus analytiques.
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What You’ll Need / Ce dont vous aurez besoin:
- Master’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related field.
- 5+ years of experience implementing AI/data science algorithms using one or more modern ML frameworks (e.g., Scikit-learn, PyTorch, LightGBM, XGBoost, etc.).
- Strong knowledge of statistical analysis, machine learning algorithms, and data mining techniques.
- Experience deploying machine learning models in production environments.
- Proficiency in programming languages such as Python, R, or SQL.
- Familiarity with code and data version control tools such as Git and DVC.
- Excellent analytical and problem-solving skills.
- Strong communication, collaboration, and presentation skills.
- Familiarity with agile development methodologies.
- Hands-on experience with cloud-based ML development platforms such as Vertex AI and Azure ML Studio/AI Foundry.
- Maîtrise en science des données, informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe.
- Plus de 5 ans d'expérience dans la mise en œuvre d'algorithmes d'IA/science des données à l'aide d'un ou plusieurs frameworks ML modernes (par exemple, Scikit-learn, PyTorch, LightGBM, XGBoost, etc.).
- Solides connaissances en analyse statistique, en algorithmes d'apprentissage automatique et en techniques d'exploration de données.
- Expérience dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production.
- Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R ou SQL.
- Connaissance des outils de contrôle de version de code et de données tels que Git et DVC.
- Excellentes compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes.
- Solides compétences en communication, collaboration et présentation.
- Connaissance des méthodologies de développement agile.
- Expérience pratique des plateformes de développement ML basées sur le cloud telles que Vertex AI et Azure ML Studio/AI Foundry.
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Preferred Qualifications / Qualifications souhaitées:
- Ph.D. in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related field.
- Experience working on supply chain management-related application development.
- Experience with deep learning frameworks (e.g., TensorFlow, Keras).
- Knowledge of natural language processing (NLP) and computer vision.
- Familiarity with cloud platforms (AWS, Azure, or Google Cloud).
- Familiarity with big data technologies (e.g., Hadoop, Spark) is a plus.
- Doctorat en science des données, informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe.
- Expérience dans le développement d'applications liées à la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
- Expérience avec les frameworks d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, Keras).
- Connaissance du traitement du langage naturel (NLP) et de la vision par ordinateur.
- Connaissance des plateformes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud).
- La connaissance des technologies big data (par exemple, Hadoop, Spark) est un plus.
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