Scientifique de données (Data Scientist) | IA, analytique avancée et innovation
- Montréal, QC
- Hybride
- Publié 9 oct. 2026
- 1 poste
Ouvre LinkedIn
- Type d’emploi
- Temps plein
- Niveau d’expérience
- Expérimenté · 5+ ans
- Langue de l’offre
- français
- Heures de travail
- 40 heures par semaine
- Niveau d’expérience
- Associate
- Mode de candidature
- La candidature directe est offerte
Résumé du poste
Translate business needs into measurable analytical problems, explore and prepare data, and design experiments to assess potential solutions. Develop, evaluate, document, and improve statistical and machine-learning models, while collaborating with data, AI, and engineering teams to deploy and monitor them in production.
Détails du poste
Description du poste : À propos de l'opportunité Notre client, une organisation d'envergure engagée dans une importante transformation numérique et technologique, est à la recherche d'un(e) Scientifique de données pour contribuer au développement de solutions analytiques et d'intelligence artificielle à fort impact. Vous participerez à des initiatives stratégiques visant l'amélioration de la performance opérationnelle, l'optimisation de la prise de décision et le développement de produits intelligents basés sur les données. Au sein d'équipes multidisciplinaires, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets de science des données, de l'exploration des données jusqu'au déploiement et au suivi des modèles en production. Votre rôle et vos responsabilités Comprendre les enjeux d'affaires et les transformer en problématiques analytiques mesurables. Réaliser des analyses exploratoires et formuler des hypothèses de travail. Concevoir et exécuter des expérimentations afin de valider la valeur des solutions proposées. Préparer, nettoyer, enrichir et structurer les données provenant de diverses sources. Concevoir et développer des modèles statistiques et de machine learning. Développer des solutions de prévision, classification, segmentation, détection d'anomalies et optimisation. Évaluer, comparer et améliorer les performances des modèles. Identifier et prévenir les biais, les problèmes de représentativité et les fuites de données. Documenter les approches, hypothèses, résultats et indicateurs de performance. Collaborer avec les équipes de données, d'intelligence artificielle et d'ingénierie afin d'industrialiser les solutions développées. Participer à l'amélioration continue des pratiques entourant l'analytique avancée et l'intelligence artificielle. Profil recherché Expérience significative en science des données et en développement de modèles prédictifs. Excellente maîtrise de Python et SQL. Expérience avec les environnements Databricks et Azure. Solides connaissances en statistique appliquée et en apprentissage automatique. Expérience en préparation de données, ingénierie des caractéristiques (feature engineering) et validation de modèles. Connaissance des pratiques MLOps et du cycle de vie des modèles. Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès d'intervenants techniques et d'affaires. Esprit analytique, rigueur et autonomie. Français requis à l'oral et à l'écrit. Atouts Expérience avec l'IA générative. Connaissance d'Azure OpenAI, Azure AI Services ou LangChain. Expérience dans des environnements de grande entreprise à forte volumétrie de données. Connaissance des architectures Lakehouse et Databricks. Conditions Mode de travail hybride. Environnement technologique moderne basé sur Azure et Databricks. Collaboration avec des équipes expertes en données, intelligence artificielle et transformation numérique. BU 22597
Ce que vous ferez
Translate business needs into measurable analytical problems, explore and prepare data, and design experiments to assess potential solutions. Develop, evaluate, document, and improve statistical and machine-learning models, while collaborating with data, AI, and engineering teams to deploy and monitor them in production.
Exigences
Requires significant data science experience, strong Python and SQL skills, experience with Azure and Databricks, and solid knowledge of applied statistics, machine learning, data preparation, feature engineering, model validation, and MLOps. Candidates must communicate complex concepts to technical and business stakeholders and be proficient in spoken and written French; generative AI experience and knowledge of Azure AI tools or LangChain are assets.
Compétences indiquées
- Python · Souhaitée
- SQL · Souhaitée
- Microsoft Azure · Souhaitée
- Apprentissage automatique · Souhaitée
Autres compétences pertinentes
Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.
- Data Science
- Python
- SQL
- Databricks
- Azure
- Applied Statistics
- Machine Learning
- Predictive Modeling
- Data Preparation
- Feature Engineering
- Model Validation
- MLOps
- Generative AI
- Azure OpenAI
- Azure AI Services
- LangChain
Domaines d’emploi
- Data & Analytics
- Technology
- Science & Research
- Software
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