Job Specifications
We’re seeking a seasoned Data Scientist to contribute to the development of a Generative AI-powered segmentation tool that leverages user-level engagement data to dynamically classify users for personalized content experiences. In this role, you will help design and implement a robust framework for training GenAI models and validating model-driven recommendations, enabling intelligent audience targeting.
Activities
The candidate will be expected to:
Develop a robust framework for training and validating Generative AI models.
Apply prompt engineering techniques to optimize GenAI outputs for segmentation accuracy, explainability, and alignment with business objectives.
Assist with data verification and validation to ensure input quality and model reliability.
Support the preparation, transformation, and enrichment of user-level engagement data and contribute to building a scalable data pipeline, ensuring meticulous attention to detail throughout the pipeline.
Conduct technical audits and validate the model to improve robustness and statistical accuracy, demonstrating rigorous diligence in identifying and resolving issues.
Analyze and audit proof-of-concept models and iterate on improvements based on performance and explainability.
Contribute to the transformation of behavioral signals and content interaction data to better reflect real-world user behavior (e.g., recency effects, content fatigue, engagement decay).
Identify and apply appropriate modeling techniques to meet segmentation and personalization objectives.
Guide data engineering and feature selection, while identifying and addressing data constraints.
Assist in communicating model outputs and rationale to non-technical stakeholders, including natural language explanations of GenAI decisions in a clear, business-friendly format.
Requirements and qualifications
At least 5 years of experience practicing Data Science in an industry setting, ideally with exposure to digital media advertising or marketing analytics.
Holds at least a Master’s degree in a STEM field (e.g., statistics, mathematics, computer science, economics, or a related discipline).
Hands-on experience with Generative AI (GenAI) models in both development and production environments.
Conceptual knowledge of Customer Data Platforms (CDPs) and Data Management Platforms (DMPs), with practical experience working with CDP/DMP data.
Strong SQL and Python coding skills, with demonstrated experience applying agile development practices and collaborative coding standards to build and maintain scalable, well-structured codebases in a team environment.
Experience using a variety of advanced analytics techniques or machine learning algorithms.
Demonstrates meticulous attention to detail and a methodical, diligent approach to data analysis and model development.
Proactively identifies issues and seeks innovative solutions to complex challenges.
Known for integrity, reliability, and dedication when contributing to collaborative team projects.
The successful candidate must be proficient in English, as the role involves working with resources outside of Quebec.
Responsabilités liées au mandat:
Le candidat aura à :
Développer un cadre solide pour l’entraînement et la validation des modèles d’IA générative.
Appliquer des techniques d’ingénierie de prompts afin d’optimiser les résultats des modèles GenAI en termes de précision de segmentation, d’interprétabilité et d’alignement avec les objectifs d’affaires.
Participer à la vérification et à la validation des données afin d’assurer la qualité des entrées et la fiabilité des modèles.
Soutenir la préparation, la transformation et l’enrichissement des données d’engagement utilisateur, et contribuer à la construction d’un pipeline de données évolutif, avec une attention méticuleuse portée à chaque étape.
Réaliser des audits techniques et valider les modèles pour renforcer leur robustesse et leur précision statistique, en démontrant une grande rigueur dans l’identification et la résolution des problèmes.
Analyser et auditer les modèles de preuve de concept, et proposer des améliorations continues basées sur les performances et l’interprétabilité.
Contribuer à la transformation des signaux comportementaux et des données d’interaction avec le contenu pour mieux refléter le comportement réel des utilisateurs (ex. : effet de récence, saturation de contenu, décroissance de l’engagement).
Identifier et appliquer les techniques de modélisation appropriées afin d’atteindre les objectifs de segmentation et de personnalisation.
Guider l’ingénierie des données et la sélection des variables, tout en identifiant et en corrigeant les contraintes liées aux données.
Aider à communiquer les résultats des modèles et leurs justifications à des parties prenantes non techniques, notamment en produisant des explications en langage naturel des décisions prises par les modèles GenAI, dans un format clair et adapté au contexte d’affaires.
Exigences et qualifications requises :
About the Company
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