Scientifique de données

Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont :

• Analyser des ensembles de données complexes et volumineux afin de dégager des tendances, des occasions et des renseignements exploitables soutenant les décisions stratégiques et opérationnelles;
• Concevoir et valider des modèles statistiques ainsi que des algorithmes d’apprentissage automatique pour des cas d’utilisation d’analyse prédictive, descriptive et prescriptive;
• Collaborer avec les partenaires d’affaires afin de définir les problématiques analytiques, les critères de succès et de traduire les besoins d’affaires en solutions de science des données;
• Développer des flux de travail de science des données de bout en bout, allant de l’exploration et de la préparation des données jusqu’à l’entraînement et à l’évaluation des modèles;
• Travailler avec les spécialistes en données et en intelligence artificielle afin de mettre les modèles en production et d’en assurer l’évolutivité, la performance et la fiabilité;
• Réaliser des expérimentations, notamment des tests A/B et des analyses causales, afin de mesurer les impacts et de soutenir la prise de décision fondée sur les données;
• Interpréter et communiquer clairement les résultats analytiques auprès d’auditoires techniques et non techniques au moyen de présentations, de tableaux de bord et de documentation;
• Assurer la qualité des données, la reproductibilité des analyses ainsi que le respect des normes de gouvernance des données, de confidentialité et d’intelligence artificielle responsable;
• Contribuer à la documentation, aux pratiques exemplaires et au partage des connaissances au moyen de wikis, de guides et de normes analytiques;
• Maintenir ses connaissances à jour sur les avancées en science des données, en apprentissage automatique et en méthodes analytiques, et proposer de façon proactive de nouvelles approches ou améliorations.

Le profil recherché est le suivant :

• Détenir un baccalauréat, une maîtrise ou un doctorat en science des données, statistique, informatique, génie, mathématiques, économie ou dans un domaine quantitatif connexe;
• Posséder un minimum de trois (3) années d’expérience en science des données, en analytique avancée ou dans un rôle connexe, avec des résultats démontrés sur les objectifs d’affaires;
• Avoir de l’expérience en programmation avec Python et SQL ainsi qu’avec des bibliothèques de manipulation et d’analyse de données telles que pandas, NumPy et scikit-learn;
• Maîtriser les fondements des statistiques, des probabilités et des techniques d’apprentissage automatique, notamment la régression, la classification, le regroupement et les séries chronologiques;
• Connaître les techniques d’ingénierie des caractéristiques, d’évaluation des modèles et d’interprétabilité des modèles;
• Utiliser Databricks, ses blocs-notes et ses flux de travail pour traiter et analyser de grands ensembles de données;
• Comprendre les avantages et les limites du calcul distribué avec Apache Spark;
• Employer Git et Azure DevOps, ou un outil équivalent comme Jira, pour assurer le suivi du développement et la coordination des projets;
• Démontrer une maîtrise de la visualisation de données et de la communication narrative à l’aide d’outils comme Power BI, Tableau ou de bibliothèques équivalentes;
• Formuler des recommandations prescriptives claires et pertinentes plutôt que de se limiter à des observations descriptives;
• Posséder une connaissance des cadres d’expérimentation et des concepts d’inférence causale;
• Savoir traduire des résultats analytiques complexes en constats clairs et exploitables;
• Démontrer une forte capacité à collaborer avec les parties prenantes, à remettre en question les hypothèses et à influencer les décisions à l’aide des données;
• Ce poste exige une maîtrise du français et de l'anglais pour les tâches quotidiennes, la compréhension de la documentation et la communication professionnelle avec la clientèle, les fournisseurs et les collègues à travers le Canada. Les compétences linguistiques en français et en anglais sont indispensables, tant à l'oral qu'à l'écrit.