Data Scientist intermédiaire (Python, Databricks, Spark, ML), institution financière, Montréal (hybride)

Abbeal; Montreal; Ibrido; CAD 85.000 - 120.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Abbeal recherche un data scientist intermédiaire à Montréal pour concevoir des modèles de machine learning et de l’analytique prédictive au sein d’une institution financière canadienne. L’équipe IA développe des solutions en étroite collaboration avec les data engineers et les AI engineers.

Le poste exige au moins 3 ans d’expérience en data science, une formation quantitative et une maîtrise du français et de l’anglais. Modalité hybride: 3 jours sur site et 2 jours en télétravail.

Competenze

• Au moins 3 ans en data science, formation quantitative (bac, maîtrise ou doctorat).
• Maîtrise de Python et SQL (pandas, NumPy, scikit-learn).
• Connaissance de Git et Azure DevOps ou Jira.
• Maîtrise de Power BI ou Tableau.

Mansioni

• Modélisation statistique et analytique prédictive.
• Réalisation d’expérimentations : tests A/B et inférence causale.
• Feature engineering, évaluation et interprétabilité des modèles.

Conoscenze

Python

SQL

Git

Azure DevOps ou Jira

Power BI ou Tableau

Formazione

Bac, maîtrise ou doctorat en quantitatif

Strumenti

Python

SQL

Git

Azure DevOps

Jira

Power BI

Tableau

Descrizione del lavoro

Data Scientist intermédiaire (Python, Databricks, Spark, ML), institution financière, Montréal (hybride)

Concevoir des modèles de machine learning et d'analytique prédictive qui aident une institution financière canadienne à décider. Montréal, hybride 3 jours sur site, bilingue.

Abbeal recherche un ou une data scientist de niveau intermédiaire pour une institution financière canadienne, à Montréal.

L'équipe données et IA développe des solutions de machine learning qui éclairent les décisions d'affaires, en lien étroit avec les data engineers et les AI engineers qui les mettent en production.

Le rôle

• Modélisation statistique et analytique prédictive
• Expérimentation : tests A/B et inférence causale
• Feature engineering, évaluation et interprétabilité des modèles
• Mise en production avec les data engineers et AI engineers
• Data storytelling et recommandations prescriptives pour les équipes métier

Profil recherché

• Au moins 3 ans en data science, formation quantitative (bac, maîtrise ou doctorat)
• Python et SQL (pandas, NumPy, scikit-learn)
• Git et Azure DevOps ou Jira
• Power BI ou Tableau

Modalités

• Montréal, hybride : 3 jours sur site, 2 jours en télétravail
• Français et anglais maîtrisés

Data Scientist intermédiaire (Python, Databricks, Spark, ML), institution financière, Montréal (hybride)