Scientifique Principale des Données-Ingénieur - Staff Data Scientist - Eng

Job Overview

Role: Scientifique Principale des Données-Ingénieur - Staff Data Scientist - Eng. Department: Software & Product Development. Location: Montreal,QC,Canada. Employment Type: Regular. Work Style: hybrid.

Eligibility / Qualification Required:

Pourquoi choisir UKG?  
Chez UKG, votre travail compte. Le code que vous livrez, les décisions que vous prenez et l’attention que vous portez à votre clientèle ont tous une véritable incidence. Aujourd’hui, des dizaines de millions de travailleuses et travailleurs commencent et terminent leurs journées avec notre plateforme opérationnelle dédiée à la main-d’œuvre. Aider les gens à être rémunérés, à évoluer dans leur carrière et à façonner l’avenir de leur secteur d’activité. C’est ce que nous faisons.
Nous ne cessons jamais d’apprendre. Nous ne cessons jamais de remettre en question la norme. Nous visons l’excellence et célébrons les victoires en cours de route. Ici, vous bénéficierez d’une flexibilité réelle, d’avantages sociaux sur lesquels vous pouvez compter et d’une équipe qui réussit ensemble. Parce que chez UKG, votre travail compte, tout comme vous.
 
Spécialiste de la science des données liées à la main-d’œuvre – FR
À propos de l’équipe
Chez UKG, notre équipe d’ingénierie en science des données IA travaille en partenariat avec nos divisions IA, produits et ingénierie afin de concevoir et de fournir des capacités de science des données et d’IA de niveau production directement intégrées à nos solutions de gestion des effectifs et des ressources humaines. Nous exploitons des données à grande échelle sur la main-d’œuvre et appliquons des techniques avancées d’apprentissage automatique, d’analyse et d’intelligence artificielle de pointe pour créer des systèmes intelligents qui génèrent des résultats concrets pour la clientèle.
À propos du poste :
À titre de spécialiste de la science des données, vous concevrez, développerez et fournirez des solutions innovantes en science des données couvrant l’ensemble du domaine des produits de UKG, avec une forte orientation en ingénierie d’apprentissage automatique. Vous serez responsable de toutes les étapes des projets, de la définition du problème au déploiement en production, et créerez des systèmes d’apprentissage automatique évolutifs qui auront un effet commercial mesurable pour des millions de clients UKG. Ce rôle d’expert principal, en tant que contributeur individuel, allie expertise dans les modèles profonds et rigueur technique requise pour l’entraînement, le déploiement et l’exploitation de modèles à grande échelle et les associe au mentorat et au leadership techniques nécessaires afin de mener à bien la feuille de route d’UKG en matière d’innovation dans le domaine de l’IA.
La personne idéale travaillera depuis notre bureau de Montréal trois jours par semaine.
Attentes à ce poste :
Modélisation avancée et développement de l’IA

• Appliquer des techniques statistiques et d’apprentissage automatique rigoureuses pour analyser des milliards de dossiers relatifs à la gestion des effectifs et à la gestion du capital humain (HCM) et identifier des occasions significatives en matière de produits et de fonctionnalités.
• Développer et déployer des solutions modernes en science des données et en IA, y compris des applications d’IA générative, des systèmes RAG et des flux de travaux agentiques.
• Assurer les travaux de préentraînement et d’affinage des grands modèles transformeurs au niveau des bases de données propriétaires d’UKG en appliquant des techniques (p. ex., LoRA, QLoRA, RLHF et DPO).
• Mettre en place des cadres d’évaluation pour mesurer la qualité des modèles, leur effet au niveau commercial et le risque de régression pour l’ensemble des mises à jour de ces modèles.

Gestion d’un système d’IA en production

• Mener la recherche, la conception et la mise en œuvre de processus d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle de bout en bout dans les environnements de développement et de production.
• Maîtriser l’ensemble du cycle de vie du modèle : validation, déploiement, surveillance et itération, notamment la détection de la dérive des données, les alertes de dégradation des performances et les déclencheurs de réentraînements automatiques.
• Concevoir et exploiter une infrastructure de déploiement des modèles combinant faible latence, forte disponibilité et rentabilité à grande échelle.
• Optimiser les coûts d’entraînement et d’inférence par l’intermédiaire de techniques telles que l’entraînement en précision mixte, la quantification, la distillation et le traitement par lots optimisé.

Ingénierie et collaboration interfonctionnelle

• Écrire du code de production modulaire de haute qualité et concevoir des pipelines de données/modèles clairs.
• Mettre en œuvre des pipelines CI/CD pour les flux de travaux d’apprentissage automatique, notamment les tests automatiques, la validation et le déploiement Canary pour les mises à jour de modèles.
• Collaborer avec les gestionnaires de produits et les spécialistes du domaine afin de transformer les besoins métier en solutions d’apprentissage automatique évolutives.
• Communiquer les résultats des modèles, les choix d’infrastructure et la fiabilité du système aux parties prenantes techniques ou non, notamment les équipes ainsi que les clients et partenaires externes.

Leadership et mentorat techniques

• Agir en tant que responsable technique en matière d’initiatives liées à la science des données et à l’apprentissage automatique, en prenant la responsabilité des décisions de bout en bout, de l’étape de définition et de modélisation du problème jusqu’aux opérations de production.
• Définir les normes liées à l’ingénierie, à l’évaluation et au déploiement de l’apprentissage automatique au niveau de la plateforme.
• Apporter un mentorat aux professionnels en science des données à travers des revues de code et de modèles ainsi que des bonnes pratiques de modélisation, et détecter proactivement les occasions d’améliorer les capacités de l’équipe et les normes de développement.

 
À propos de vous ,
Exigences minimales :
Connaissances techniques 

• Formation et expérience dans un domaine quantitatif ou d’ingénierie. Doctorat avec plus de trois ans d’expérience ou maîtrise avec plus de cinq ans d’expérience en science des données, apprentissage automatique, ingénierie d’apprentissage automatique ou une discipline liée.
• Solide compréhension des cadres de modélisation statistique, d’expérimentation et d’évaluation.
• Expertise approfondie dans un ou plusieurs domaines de l’apprentissage automatique tels que le traitement automatique des langues, l’apprentissage profond, les séries chronologiques ou le regroupement (clustering).
• Expérience pratique dans le préentraînement et l’affinage de grands modèles transformeurs (plus d’un milliard de paramètres) et dans la création de services qui résolvent des problèmes à l’aide de grands modèles de langages et de techniques d’IA générative.

Compétences en ingénierie de production 

• Expérience confirmée dans la mise en œuvre, le déploiement et l’exploitation de modèles d’apprentissage automatique au sein d’environnements de production à grande échelle avec une haute fiabilité.
• Compétences avancées en programmation Python avec une expertise dans les cadres d’apprentissage automatique tels que PyTorch et Hugging Face Transformers et une bonne connaissance des outils pandas, scikit-learn, PySpark et SQL/BigQuery.
• Expérience pratique avec les plateformes d’apprentissage automatique infonuagiques et l’infrastructure GPU (Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure ML), l’orchestration de conteneurs (Kubernetes, Docker) et les outils d’orchestration (Kubeflow, Airflow, Perfect).
• Expertise dans les outils de suivi d’expériences d’apprentissage automatique et de registre de modèles (MLflow, Weights & Biases, LangSmith, Langfuse), et dans l’infrastructure en tant que code (Terraform, Pulumi, Bicep) et GitHub Actions.
• Solide compréhension des techniques d’optimisation de modèle, notamment la quantification, la distillation, l’élagage et l’inférence efficace.
• Expertise dans les agents de codage (Claude Code, Codex) et les bonnes pratiques en matière d’ingénierie agentique.

Compétences professionnelles 

• Capacité à travailler de façon autonome, à penser de manière stratégique, à assurer la mise en œuvre et à exercer une influence auprès des autres.
• Capacité avérée à communiquer efficacement avec tous les niveaux de l’entreprise.
• Engagement en matière d’apprentissage continu et de veille technologique dans un contexte d’évolution rapide du modèle fondationnel et de l’apprentissage automatique.

Présentation de l’entreprise 
UKG est la plateforme opérationnelle dédiée à la main-d’œuvre qui met à profit la compréhension de la main-d’œuvre. Grâce à la plus grande collection au monde de renseignements sur la main-d’œuvre et à une IA axée sur les personnes, notre capacité à révéler des moyens inédits de renforcer la confiance, d’amplifier la productivité et de valoriser les talents est inégalée. C’est cette expertise qui permet à nos clients de disposer des renseignements nécessaires pour relever tous les défis, quel que soit leur secteur d’activité, car les grandes entreprises savent que leur main-d’œuvre constitue leur avantage concurrentiel. Pour en savoir plus, rendez-vous sur ukg.com.
UKG se réjouit d’être un employeur offrant l’égalité des chances et s’engage à maintenir un environnement de travail diversifié et inclusif. Toutes les personnes qualifiées seront prises en considération pour un emploi, et ce, indépendamment de leur appartenance ethnique, de leur couleur, de leur religion, de leur genre, de leur âge, de leur handicap, de leur état civil, de leur situation familiale, de leur orientation sexuelle, de leur grossesse, de leur information génétique, de leur identité sexuelle, de leur expression sexuelle, de leur origine nationale, de leur ascendance, de leur statut de citoyen(-ne), de leur statut d’ancien(ne) combattant(e) et de tout autre statut légalement protégé par les lois antidiscriminatoires fédérales, étatiques ou locales. 
Aménagement pour les personnes en situation de handicap dans le processus de candidature et d’entrevue
Les personnes en situation de handicap qui ont besoin d’une assistance supplémentaire à tout moment de la procédure de candidature et d’entretien peuvent envoyer un courrier électronique à l’adresse suivante : UKGCareers@ukg.com.

La fourchette salariale pour ce poste est comprise entre 124 200 $ CA et 167 650 $ CA. Le salaire de base réel proposé peut varier en fonction des compétences, de l’expérience, des connaissances liées au poste et du lieu de travail. En plus du salaire de base, les employés peuvent être admissibles à la participation à un programme de primes basé sur le rendement et à recevoir des attributions d’unités d’action restreintes dans le cadre de leur rémunération totale. Pour en savoir plus sur les récompenses et les avantages sociaux offerts par UKG, rendez-vous sur https://www.ukg.com/about-us/careers/benefits.
* Candidates et candidats du Québec : Bien que le français soit requis pour les postes au Québec, l’usage de l’anglais est également nécessaire en raison de la nature mondiale de l’entreprise et de la nécessité d’interagir avec le siège social d’UKG aux États-Unis et avec des sites internationaux.  
 
Why UKG
At UKG, the work you do matters. The code you ship, the decisions you make, and the care you show a customer all add up to real impact. Today, tens of millions of workers start and end their days with our workforce operating platform. Helping people get paid, grow in their careers, and shape the future of their industries. That’s what we do.
We never stop learning. We never stop challenging the norm. We push for better, and we celebrate the wins along the way. Here, you’ll get flexibility that’s real, benefits you can count on, and a team that succeeds together. Because at UKG, your work matters—and so do you.
About the Team
At UKG, our AI Data Science team partners with our AI and domain product and engineering organizations to design and deliver production-grade Data Science and AI capabilities embedded directly into our workforce management and human resource management solutions. We leverage large-scale workforce data and apply advanced machine learning, analytics, and cutting-edge AI techniques to build intelligent systems that power real customer outcomes.
About the role:
As a Data Scientist, you will design, develop, and deliver innovative data science solutions spanning the UKG product domain, with a strong machine learning engineering bent. You will own projects from problem definition through production deployment, building scalable ML systems that drive measurable business impact for millions of UKG customers. This principal IC role combines deep modeling expertise with the engineering rigor required to train, serve, and operate models at scale–and pairs both with the technical leadership and mentorship needed to drive UKG’s AI innovation roadmap.
The ideal candidate will work from our Montreal office three days a week.
What You Will Do:
Advanced Modeling & AI Development

• Apply rigorous statistical and machine learning techniques to analyze billions of workforce management and HCM records and identify meaningful product and feature opportunities
• Develop and deploy modern Data Science/AI solutions including generative AI applications, RAG systems, and agentic workflows
• Lead pretraining and finetuning efforts for large transformer models on UKG’s proprietary datasets, applying techniques such as LoRA, QLoRA, RLHF, and DPO
• Establish evaluation frameworks to measure model quality, business impact, and regression risk across model updates

Production AI System Ownership

• Lead the research, design, and implementation of end-to-end ML/AI pipelines in development and production environments
• Own the full model lifecycle: validation, deployment, monitoring, and iteration–including data drift detection, performance degradation alerts, and automated retraining triggers
• Build and operate model serving infrastructure that delivers low latency, high availability, and cost efficiency at scale
• Optimize training and inference costs through techniques such as mixed-precision training, quantization, distillation, and efficient batching strategies

Engineering & Cross-Functional Collaboration

• Write high-quality, modular production code and design clean data/model pipelines
• Implement CI/CD pipelines for ML workflows, including automated testing, validation, and canary deployment strategies for model updates
• Partner with Product Managers and domain experts to translate business requirements into scalable ML solutions
• Communicate model outcomes, infrastructure decisions, and system reliability to technical and non-technical stakeholders, including internal teams and external customers and partners

Technical Leadership & Mentorship

• Serve as the technical lead on data science and ML engineering initiatives, owning end-to-end decisions from problem framing and modeling through production operations
• Drive platform-wide standards for ML engineering, evaluation, and deployment
• Mentor data scientists through code reviews, model reviews, and modeling best practices, and proactively identify opportunities to improve team capabilities and development standards

 
About you,
Technical Depth

• Education and experience in a quantitative or engineering field. PhD plus 3 years of experience, or master’s degree plus 5 years of experience, in data science, machine learning, machine learning engineering, or a related discipline
• Strong understanding of statistical modeling, experimentation, and evaluation frameworks
• Deep expertise in one or more ML domains such as NLP, deep learning, time-series, or clustering
• Hands-on experience pretraining or finetuning large transformer models (1B+ parameters) and building services that solve problems using LLMs and generative AI techniques

Production Engineering Skills

• Proven track record of implementing, deploying, and operating ML models in production environments at scale with high reliability
• Advanced programming skills in Python, with expertise in ML frameworks such as PyTorch and Hugging Face Transformers, and deep familiarity with pandas, scikit-learn, PySpark, and SQL/BigQuery
• Hands-on experience with cloud-based ML platforms and GPU infrastructure (e.g., Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure ML), container orchestration (Kubernetes, Docker), and orchestration tools (e.g., Kubeflow, Airflow, Prefect)
• Proficiency with ML experiment tracking and model registry tools (e.g., MLflow, Weights & Biases, LangSmith, Langfuse), and with infrastructure-as-code (Terraform, Pulumi, Bicep) and GitHub Actions
• Strong understanding of model optimization techniques including quantization, distillation, pruning, and efficient inference strategies
• Proficient with coding agents (e.g., Claude Code, Codex) and agentic engineering best practices

Professional Skills

• Ability to operate independently, think strategically, ensure execution, and influence others
• Proven ability to effectively communicate with all levels of the organization
• Commitment to continuous learning and staying current with the rapidly evolving ML and foundation model landscape

 
Company Overview: 
 UKG is the Workforce Operating Platform that puts workforce understanding to work. With the world's largest collection of workforce insights, and people-first AI, our ability to reveal unseen ways to build trust, amplify productivity, and empower talent, is unmatched. It's this expertise that equips our customers with the intelligence to solve any challenge in any industry — because great organizations know their workforce is their competitive edge. Learn more at ukg.com. 
 UKG is proud to be an equal opportunity employer and is committed to maintaining a diverse and inclusive work environment. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, age, disability, marital status, familial status, sexual orientation, pregnancy, genetic information, gender identity, gender expression, national origin, ancestry, citizenship status, veteran status, and any other legally protected status under federal, state, or local anti-discrimination laws.  
 Disability Accommodation in the Application and Interview Process 
For individuals with disabilities that need additional assistance at any point in the application and interview process, please email UKGCareers@ukg.com.   
The pay range for this position is $124,200 CAD to $167,650 CAD. The actual base pay offered may vary depending on skills, experience, job-related knowledge and work location. In addition to base pay, employees may be eligible to participate in a performance-based bonus plan and to receive restricted stock unit awards as part of total compensation. Learn more about UKG’s benefits and rewards at https://www.ukg.com/about-us/careers/benefits
 
*Quebec candidates: While French is required for Quebec roles, use of the English language is also required due to the global nature of the business and the need to interact with UKG US headquarters and international sites.  
 
 
 
 
 

How to Apply:

Apply online through the official UKG careers portal.
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