Data Scientist

Job Description

Job Description

Le Data Scientist est responsable de la conception, du développement et de la mise en production de modèles analytiques et d’intelligence artificielle permettant d’optimiser les décisions d’affaires. Il ou elle exploite des environnements infonuagiques modernes et la plateforme Databricks pour transformer des données brutes en insights exploitables et en solutions prédictives à impact mesurable.

Responsabilités principales

• Concevoir, entraîner et valider des modèles de machine learning et d’analyse prédictive répondant à des problématiques d’affaires concrètes.


• Utiliser Databricks pour orchestrer, documenter et industrialiser les flux de données et de modèles dans un environnement collaboratif.


• Travailler en étroite collaboration avec les équipes de Data Engineering, MLOps et Architecture Cloud pour assurer la performance, la fiabilité et la sécurité des pipelines analytiques.


• Participer à la préparation et à la qualité des données (nettoyage, feature engineering, enrichissement, transformation).


• Intégrer les modèles dans les environnements de production via des API ou des services cloud (Azure Machine Learning, AWS Sagemaker ou équivalents).


• Effectuer une surveillance continue de la performance des modèles et assurer leur recalibrage périodique.


• Contribuer à la documentation technique, à la traçabilité et à la gouvernance des algorithmes.


• Participer activement aux revues de code et à l’amélioration continue des pratiques analytiques.


• Effectuer une veille technologique sur les outils et tendances en science des données, cloud computing et IA générative.

Compétences techniques recherchées

• Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques analytiques : pandas, scikit-learn, PySpark, MLflow, TensorFlow ou PyTorch.


• Expérience confirmée avec la plateforme Databricks (gestion des notebooks, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog).


• Solides compétences en SQL et manipulation de grandes volumétries de données.


• Expérience pratique dans un environnement cloud (Azure, AWS ou GCP), notamment avec les services analytiques et IA.


• Compréhension approfondie des concepts de data engineering, d’ETL , de modélisation statistique et de machine learning supervisé / non supervisé.


• Connaissance des bonnes pratiques de MLOps et de la mise en production des modèles.


• Maîtrise des outils de visualisation : Power BI, Tableau ou équivalents.

Profil recherché

• Diplôme universitaire en science des données, mathématiques appliquées, informatique, ingénierie ou domaine connexe.


• 3 à 5 ans d’expérience pertinente en data science, incluant au moins un projet en production cloud.


• Capacité à vulgariser des résultats complexes et à travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes métiers.


• Esprit analytique, autonomie, rigueur et curiosité scientifique.

Atout

Connaissance des cadres de gouvernance et de conformité en matière de données (Loi 25, PIPEDA).

Conditions

• Poste permanent, à temps plein.


• Mode de travail hybride ou 100 % télétravail possible selon les politiques du client.


• Taux horaire ou salaire selon expérience.


• Environnement technologique moderne (Azure Databricks, GitHub, Power BI, Terraform).