Scientifique de données

Principales responsabilités

• Développer et affiner des modèles prédictifs avancés, y compris des modèles d'apprentissage profond, pour optimiser les indicateurs clés de l'entreprise et de l'expérience client.
• Construire des applications infonuagiques robustes et à faible latence pour soutenir l'intégration transparente des solutions avec les systèmes de production.
• Analyser de grands ensembles de données structurés et non structurés pour identifier des informations et proposer des stratégies pour relever des défis techniques complexes.
• Communiquer efficacement les informations basées sur les données et les solutions proposées à des publics techniques et non techniques.
• Rechercher proactivement des opportunités de développer et d'appliquer de nouvelles compétences pour l'amélioration des processus de science des données et des méthodologies techniques.
• Assurer le mentorat technique et contribuer activement à un environnement d'équipe collaboratif.
• Identifie les besoins essentiels et prend des mesures décisives pour y répondre efficacement.
• Recherche activement et met en œuvre de nouvelles idées et solutions novatrices, en explorant de façon proactive de nouveaux domaines et de nouvelles occasions de croissance.
• Fait preuve d’une compréhension approfondie des besoins du client, anticipe et dépasse les attentes pour stimuler la satisfaction du client.
• Applique habilement des méthodologies systématiques de résolution de problèmes à des défis complexes, en fournissant constamment des solutions efficaces.
• Enquête de façon proactive sur les erreurs, favorise une culture d’apprentissage à partir de l’expérience et cherche activement des occasions d’élargir ses compétences et ses responsabilités.

Qualifications essentielles

• Baccalauréat dans une discipline telle que l'informatique, la science des données, l'ingénierie, les mathématiques appliquées ou un domaine connexe.
• Plus de 3 ans d'expérience professionnelle pertinente dans un rôle en science des données, en apprentissage automatique ou en analytique.
• Expérience dans un environnement infonuagique (GCP est préféré, mais les compétences infonuagiques sont transférables).
• Maîtrise avancée de SQL et Python.
• Capacité à écrire du code propre, efficace et réutilisable.
• Expertise dans un large éventail d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique.
• Expérience avec les cadres populaires d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond (p. ex., scikit-learn, Keras, TensorFlow, PyTorch).
• Solides connaissances fondamentales des méthodes statistiques.
• Solides compétences en analyse, en résolution de problèmes et en communication.
• Capacité avérée de gérer plusieurs projets simultanément et de respecter les échéances.

Qualifications souhaitées

• Maîtrise dans une discipline telle que l'informatique, la science des données, l'ingénierie, les mathématiques appliquées ou un domaine connexe.
• Certification en plateformes et services de données infonuagiques (p. ex., GCP).
• Familiarité avec l'IA générative et connaissance de la construction et de l'exploitation de flux de travail agentiques.

Une connaissance adéquate du français est requise pour les postes offerts au Québec. Le générique masculin est utilisé sans discrimination et uniquement dans le but d'alléger le texte.