Spécialiste analytique et apprentissage machine

En recherche d’amélioration continue, nous sommes déterminés à garantir des pratiques de recrutement justes et équitables pour tous. Notre processus de recrutement est entièrement transparent. Si le rôle qu’on te propose aujourd’hui n'est pas le bon pour toi, trouvons-en un qui le soit! Travaillons ensemble pour s’assurer que tu atteignes tes objectifs professionnels 💪👇 À propos du poste :Nous recherchons actuellement un(e) Spécialiste analytique et apprentissage machine pour rejoindre l'équipe de l'un de nos partenaires stratégiques à Montréal.🛠️ Ce que tu feras :

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) pour alimenter les cas d’usage analytiques et les modèles ML;
• Développer des modèles prédictifs (apprentissage supervisé, scoring, segmentation, etc.) : de l’exploration au déploiement en production;
• Mettre en place le monitoring des modèles : suivi des performances, dérive des données (data-shift), qualité des données, alertes, etc;
• Concevoir et maintenir des tableaux de bord BI et des modèles sémantiques (Power BI, Tableau, etc.) pour rendre les données accessibles aux équipes métiers;
• Appliquer une méthodologie scientifique rigoureuse : formulation d’hypothèses, conception d’expériences, définition de métriques et validation de modèles;
• Collaborer avec les équipes d’affaires pour comprendre les besoins, traduire les questions en problématiques analytiques, et communiquer les résultats de façon claire et actionnable;
• Documenter les jeux de données, les modèles, les pipelines, et contribuer aux bonnes pratiques MLOps(automatisation, traçabilité, reproductibilité).

🚀 Ce que tu apportes :

• Environ 2–3 ans d’expérience en analytique / BI / data science / ML dans un environnement de données moderne;
• À l’aise aussi bien avec la modélisation analytique (dashboards, KPI, analyses ad hoc) qu’avec l’apprentissage machine (modèles prédictifs en production);
• SQL : excellente maîtrise, idéalement dans un contexte d’entrepôt de données moderne;
• Python : solide expérience pour la manipulation et l’analyse de données (Pandas, NumPy, etc.);
• Visualisation & BI : expérience dans la création de rapports et tableaux de bord (Power BI, Tableau, Looker, etc.) et la conception de modèles sémantiques;
• Méthodologie d’apprentissage machine : bonne compréhension des étapes clés (préparation de données, séparation train/test, sélection de modèles, validation, évaluation);
• MLOps : compréhension des enjeux liés au déploiement et à l’exploitation de modèles (monitoring, réentraînement, gestion des versions, qualité des données);
• Statistiques appliquées : bases solides pour l’ingénierie de features, les tests d’hypothèses et l’évaluation de performances;
• Plateforme infonuagique (Cloud) et de données.

Postule directement ici! 💪