En tant que scientifique de donnée, votre rôle consiste à concevoir et développer des solutions d’analytique avancée et d’intelligence artificielle, en collaboration avec les équipes internes. Vous recueillez les besoins, conseillez les partenaires, et valorisez les données à travers des approches innovantes, tout en assurant la cohésion entre les différents intervenants. 

 Vous vous réaliserez dans les fonctions suivantes : 

• Influencer les équipes collaboratrices à bien intégrer et utiliser, dans leurs processus, les techniques d’intelligence artificielle et d’analytique avancée émergente dont l’IA générative. 

• Extraire, organiser, explorer et nettoyer des données de plusieurs sources différentes (structurées et non‐structurées) afin d’appliquer des connaissances en statistiques, apprentissage automatique, programmation et modélisation pour élaborer les solutions à partir de données réelles et, ceci, à l’aide des outils en place (R, Python). 

• Développer une approche analytique pour concevoir, bâtir et évaluer des modèles prédictifs et des algorithmes avancés permettant une extraction optimale de la valeur des données de l’entreprise. 

• Collaborer avec les membres des diverses équipes techniques et les architectes afin de développer des solutions qui tiennent compte des contraintes de nos systèmes, de nos entrepôts de données et de nos environnements et qui respectent nos standards de sécurité et de protection des données. 

• Présenter, communiquer et vulgariser les concepts et résultats des différentes solutions mises en place. 

• Participer à la communauté de pratique sur l'analytique avancée, l'intelligence artificielle, la modélisation et la recherche. 

 Vos talents et vos qualifications : 

• Détenir un baccalauréat en statistiques, en mathématiques ou l’équivalent dans les domaines de l’analytique avancée ou de l’intelligence artificielle. 

• Maîtriser le français et l’anglais, tant parlé qu’écrit. 

• Posséder un minimum de 4 ans d'expérience en tant que scientifique de données en entreprise ou avoir appliqué des solutions analytiques dans des compétitions en science des données. 

• Posséder de l’expérience en manipulation et préparation de données. 

• Maîtriser les langages tels que Python ou R. 

• Maîtrise des concepts de régression, de série chronologique, de réseau de neurones, d’arbres de classification/régression, d’inférence bayésienne, de clustering, techniques d’apprentissage automatique, etc. 

• Expérience avec Anaconda, Snowflake et/ou GCP est un atout. 

• Connaissance approfondie des techniques statistiques avancées et de l’apprentissage automatique est un atout. 

• Une maitrise ou toute autre formation de niveau supérieur est un atout.