Dreamquark

Dreamquark

Aperçu

Les équipes DreamQuark sont composées à 70% de profils techniques. De fait, Nicolas Méric, CEO fondateur s'est toujours entouré des meilleurs collaborateurs dans le domaine avec pour objectif le développement de Brain, une plateforme prédictive qui permet de déployer des applications d'Intelligence Artificielle capables de répondre aux problématiques des entreprises du secteur de la Gestion de Patrimoine avec des résultats sans précédent. 

Les algorithmes de Deep Learning embarqués dans la plateforme Brain permettent d’obtenir les meilleurs résultats de ciblage, classification et prédiction et d’identifier les phénomènes rares généralement invisibles par les autres technologies.

En chiffres

80% des équipes télé travaillent minimum 3j / semaine 3 collaborateurs sont au stade "dinosaures" (4 ans ancienneté) 95% niveau de bonne humeur au quotidien

En chiffres

Répartition des collaborateurs

  • Tech

    60%

  • Business

    20%

  • Marketing

    10%

  • HR/Finance

    10%

Équipe Product

Au sein de Dreamquark, leur rôle consiste à contribuer à l'évolution de la feuille de route produit. 

L'équipe est composée du CPO, du Product Designer UI/UX et d'un PO, travaillant tous étroitement avec les équipes Développement, Data-Science et Revenu. 

La feuille de route est dédiée à la conception et à la fourniture de solutions d'IA/ML explicables de premier plan pour des cas d'utilisation dans les domaines de l'épargne, de l'investissement et de l'assurance - l'industrie de la gestion de patrimoine - en France et à l'international.

Leurs missions :

Leurs missions :

1. Conception

  • Contribuer à la compréhension des cas d'utilisation existants et nouveaux dans le secteur de la gestion de patrimoine et à leur traduction en description de fonctionnalités.
  • Être proactif afin de participer activement à la stratégie produit DreamQuark et à l'élaboration de la feuille de route

2. Tester

  • Collaborer avec le concepteur de produit sur les sondages auprès des utilisateurs, sur la collecte et la gestion des commentaires sur les prototypes et les produits, conjointement avec les ventes et le succès client, pour s'assurer que nos solutions répondent toujours aux besoins des clients

3. Développer

  • Faciliter la collaboration entre les développeurs, l'équipe client et les utilisateurs/clients
  • En étroite collaboration avec le CPO et le CTO :
  • Développer la portée et définir les éléments du backlog (epics/features/user stories) qui guident l'équipe de développement logiciel Agile en tenant compte de la dette technique.
  • Le cas échéant, développer des spécifications détaillées pour les fonctionnalités du produit afin qu'elles soient bien comprises par les équipes de développement.
  • Veiller à ce que le travail se concentre sur ceux qui ont une valeur maximale et qui sont alignés sur la stratégie produit.
  • Animer et préparer les rituels et réunions en suivant des méthodologies agiles (scrum, kanban...) afin d'assurer l'avancement des projets, en collaboration avec l'équipe.
  • Préparer les sprints, et assurer son bon déroulement des sprints.
  • Tester fonctionnellement le produit, s'assurer de sa cohérence et signaler les problèmes.

4. Évoluer

  • Mesurer l'impact des nouvelles fonctionnalités & analyser les usages afin d'améliorer constamment le produit
  • Incarner la vision produit et l'ambition très forte de notre équipe client/produit

Équipe Marketing

  • Be in charge of DreamQuark’s omnichannel marketing execution: Leverage both digital marketing campaigns as well as events (industry / partner events) to generate leads and expansion opportunities.
  • Own and drive digital marketing initiatives, implement and leverage the necessary software (existing or not) to drive lead gen and content delivery to interested prospects.
  • Monitor and evaluate the impact of marketing and communication activities, applying learnings to future campaigns.
  • Work closely with Product and Sales to contribute to lead generation and development and the overall growth of the company, supported with regular reports of activity -Drive improved website usability and user experience, resulting in more Leads
  • Work closely with CRO & CEO as well as partners on positioning DreamQuark externally

Équipe Machine Learning Engineer

  • Le Machine learning engineer libère les data scientists des tâches d'ingénierie afin qu'il puissent se focaliser sur la modélisation mathématique. il s'approche davantage d’un ingénieur que celui du Data Scientist par ses compétences logicielles. Il comprend et met en pratique les méthodes de développement ainsi que l’approche agile. Puisqu’il assure la gestion de la mise en production, ils se doit aussi de maîtriser les outils permettant de maintenir un certain niveau de sécurité à l’ensemble de l’environnement.
  • Concevoir des logiciels permettant d'automatiser les modèles prédictifs.
  • Développer/Intégrer des algorithmes de Machine Learning et les intégrer dans une pipeline pour que l'utilisateur final puisse profiter des recommendations/classification
  • Mettre en place des outils de tracking de Machine Learning
  • Veiller à ce que la ou les solutions proposées puissent s'adapter au trafic en gérant l'infrastructure qui permettra leur optimisation puis leur mise en production.
  • Développer des applications de machine learning en fonction des besoins des clients.
  • recherche et implémentation d'algorithme et d'outil (exemple: mlflow, nouveau moteur de recommendation, dvc, etc.)
  • Sélection des ensembles de données appropriés.
  • Choisir les méthodes de représentation des données appropriées.
  • Identifier les différences dans la distribution des données qui affectent les performances du modèle.
  • Vérification de la qualité des données.
  • Transformer et convertir des prototypes de science des données.
  • Réalisation d'analyses statistiques.
  • Exécution de tests d'apprentissage automatique.
  • Utiliser les résultats pour améliorer les modèles.
  • Systèmes de formation et de recyclage en cas de besoin.
  • Extension des bibliothèques d'apprentissage automatique.

Équipe Data Scientest

Rôles/Missions :

Rôles/Missions :

  • Assure une veille technologique et de recherche sur tous les sujets de DataScience et de Machine Learning
  • Assure une visibilité extérieure pour DreamQuark dans les domaines pré-cités via des publications scientifiques, des articles, des conférences, des projets Open-Source...
  • Assure le pilotage de la R&D, en accords avec les besoins courts, moyens et longs termes, avec notamment la mise en place d'une RoadMap
  • S'assure que les réponses technologiques et métiers des solutions de DQ et des projets sont en adéquation avec les besoins métier et les objectifs des clients
  • Assure la conception, le développement et la maintenance des modules de DataScience et de Machine Learning destinés à être intégrés aux produits et solutions de DQ
  • S'assure de la qualité des réalisations et des documentations via la mise en oeuvre des méthologies nécessaires (industrialisation, automatisation, tests unitaires, intégration continue, déploiement continue, revue de PR, benchmark de performance...)

Compétences Data Science attendues :

  • Savoir sélectionner des ensembles de données appropriés par rapport au but souhaité et aux besoins exprimés
  • Savoir créer des modèles prédictifs à partir de ce jeu de données
  • Savoir réaliser des analyses statistiques et identifier les différences dans la distribution des données qui affectent les performances du modèle 
  • Savoir concevoir des briques logicielles permettant d'automatiser les modèles prédictifs.
  • Savoir mettre en place des outils ou mécanismes de supervision de performance de modèle de Machine Learning, à la création, et leur maintient dans le temps
Compétences Data Science attendues :
Compétences techniques attendues :  

Compétences techniques attendues :  

  • Language : Python
  • Python library: Numpy, Pandas, multiprocessing, scipy (pour les sparses matrix, très utile pour pas péter la mémoire)
  • Machine Learning Framework: PyTorch, Tensorflow
  • Natural Language Processing P: TFIDF, BERT (including Transformer)
  • GIT : gestion de version de code source
  • Cuda, GPU: entrainement de modèle de ML sur GPU
  • Poetry, Virtualenv
  • Docker
  • Airflow

Équipe DRH, Finance

Missions :  Strategy, Attract, train, develop and keep the best employees

Missions :  Strategy, Attract, train, develop and keep the best employees

  • Strategy operational support to the CEO, participate to the global strategy of the company.  Operations and Informations

  • Attract Creation with management of employer’s brand Define, implement and perform means to improve hiring process (exhibitions, communication, hiring platforms, job hunters, job and company description …) Improve on boarding process

  • Train Design and implement programs for performance management, leadership development (corporate, individual and internal trainings) Work closely with managing team to identify training needs and create strategic solutions for improving skills across the entire company Measure overall training effectiveness

  • Develop Ensure employee assessment and succession planning are in place Drive Employee Engagement Strategy Contribute to the development of career path

  • Keep Implement events for employees’ satisfaction (after work events, competition (eg kaggles), seminars …) Contribute to ensure a proper work/life balance and well being at work Implement tools enabling achievement and measurement of talent management

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