Jonathan Woods

25 mai 2021

Il y a une compétence que les équipes de la Banque Scotia apprécient lorsqu'elles recrutent les meilleurs nouveaux diplômés pour des stages et des emplois liés à l'IA. Il s'agit d'une compétence nécessaire pour prospérer dans une banque qui demande à ses employés d'apprendre plusieurs techniques d'IA, de s'attaquer à un ensemble varié de cas d'utilisation de l'IA et de parcourir tout le chemin qui mène de l'ensemble des données au déploiement.

En un mot, il s'agit de finesse - un mélange de compétences, de polyvalence et d'aptitudes à la communication - et elle est si prisée qu'elle l'emporte même sur les références en matière de recherche. "Yannick Lallement, directeur de la science des données et de l'apprentissage automatique à la Banque Scotia. "Elles sont importantes, mais ce n'est pas une exigence. Ce qu'il faut, c'est que les gens puissent penser de façon autonome, comprendre les cas d'utilisation de leurs clients internes et les situations du monde réel, et décrire comment cela se reflète dans les données." En d'autres termes, dit-il, "le meilleur candidat est quelqu'un qui sait comment penser".

Cette priorité découle de la nature exigeante et dynamique du travail en IA à la Banque Scotia. Les ingénieurs en IA et les scientifiques des données, y compris les jeunes diplômés, sont appelés à travailler sur de nombreux types de projets d'apprentissage automatique à la banque - de l'utilisation du NLP pour l'analyse des sentiments à l'affinement du marketing personnalisé, en passant par la création d'un outil de prédiction des flux de trésorerie. Chaque projet a un impact sur une partie de l'activité et implique de travailler avec différents clients internes. Dans tous les cas, les ingénieurs et les scientifiques de l'IA doivent établir des relations productives avec ces clients, comprendre leurs souhaits et les présenter comme des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique, puis expliquer pourquoi les données qu'ils proposent et les approches d'apprentissage automatique qu'ils utilisent sont les bonnes.

Pour cela, il faut faire preuve d'habileté ; la recherche d'étudiants en alternance et de nouveaux diplômés dotés d'un sens technique, de compétences en communication et d'une capacité à réfléchir à un cas d'utilisation à partir des premiers principes peut s'avérer une tâche ardue. L'Institut Vector est l'un des endroits où la Banque Scotia trouve de tels candidats. Grâce à son parrainage de Vector, la Banque Scotia a accès à des événements de recrutement axés sur l'IA et au Digital Talent Hub - une plateforme en ligne conçue pour mettre en contact les employeurs avec des talents en apprentissage machine vérifiés, y compris de nombreux diplômés des programmes de maîtrise en IA reconnus par Vector.

M. Lallement a assisté aux événements organisés par Vector et déclare : "Le niveau des étudiants est très élevé. C'est probablement le plus haut que j'ai vu dans les différents types de domaines que nous recherchons." Ces voies ont été fructueuses, puisque la Banque Scotia a embauché plusieurs étudiants qui sont passés par Vector ou qui ont été en contact avec lui.

C'est le cas d'Ivy Wu. Wu a émigré de Guangzhou en Nouvelle-Écosse en 2015 avant de se rendre en Ontario pour faire une maîtrise en analyse de données avec spécialisation en IA à l'Université Western, un programme officiellement reconnu par Vector pour produire des diplômés possédant des compétences en IA recherchées par l'industrie. Elle a postulé pour un poste coopératif au sein de l'équipe d'ingénierie des données de la Banque Scotia en utilisant le Digital Talent Hub de Vector, puis a assisté à Research and Careers in AI : Financial Services Edition, l'un des événements professionnels sectoriels de Vector, où elle a rencontré des recruteurs de la banque et s'est entretenue avec eux. Après avoir été invitée à un entretien, facilité par l'équipe Talents de Vector, elle a été choisie pour le poste et s'est immédiatement mise au travail en construisant et en déployant des pipelines de données et en mettant en œuvre de nouveaux cadres pour le lignage des données.

Wu et la Banque Scotia se sont révélés être une excellente combinaison : à la fin du programme coopératif, fin 2020, elle a accepté un poste à temps plein à la banque. En travaillant à la Banque Scotia, Wu déclare : "J'ai acquis des compétences pour développer des cadres ou des mécanismes fiables pour la collecte de données, j'ai appris de nombreux outils d'ingénierie des données et je les ai appliqués dans mon travail. Mais ce qui m'a le plus intéressée au cours de mon stage, c'est que j'ai rencontré une équipe et des dirigeants formidables."

Cela met en lumière un autre élément de l'approche de la Banque Scotia : le revers de la médaille pour trouver des talents prometteurs en apprentissage machine est de mettre en avant la Banque Scotia comme un lieu de travail attrayant. L'un des principaux attraits de la banque est la grande variété de défis en matière d'apprentissage automatique que les ingénieurs en IA et les scientifiques des données ont l'occasion de relever, ainsi que le nouvel apprentissage que cela implique. "Nous avons de nombreux cas d'utilisation différents sur lesquels travailler. Si vous travaillez avec nous, vous ne passerez pas votre temps sur un seul cas d'utilisation. Vous le consacrerez à de nombreux cas d'utilisation", explique M. Lallement.

La culture constitue un autre attrait pour les talents. "La banque accorde beaucoup d'importance à la création d'un bon environnement où les gens se rassemblent, aiment travailler ensemble et veulent atteindre un objectif commun", explique M. Lallement. "Cela vient d'en haut. Cela se reflète dans le fait que la Banque Scotia figure régulièrement parmi les meilleurs employeurs au Canada et qu'elle consacre d'importantes ressources à des programmes tels que ScotiaRISE, une initiative de 500 millions de dollars sur dix ans visant à promouvoir la résilience économique au sein des groupes défavorisés.

Le partenariat de la Banque Scotia avec l'Institut Vector a permis à la banque de trouver les talents spéciaux en IA qu'elle recherche et de soutenir le développement d'autres talents. "Le fait que Vector soit basé ici à Toronto nous positionne en tant que leader", déclare M. Lallement.

"Et bien sûr, le fait d'être un leader attire les talents.