Expert principal ou experte principale en science des données

FCC / FAC; Ottawa; Hybrid; CAD 108,000 - 146,000; Full time

Benefits offered by this job

Rémunération compétitive

Hybride

Développement professionnel

Croissance professionnelle

Job summary

Financement agricole Canada (FAC) recherche un expert en science des données pour diriger des projets d’analyse avancée et développer des modèles prédictifs afin d’expliquer les rendements passés et projeter des scénarios futurs.

Le poste nécessite un master et au moins six ans d’expérience en science des données, avec maîtrise de SAS, Power BI, AWS, R et Python. Poste hybride avec salaire compétitif et prime de rendement.

Qualifications

• Master en domaine pertinent ou équivalent formation et expérience.
• Au moins six ans d'expérience en science des données, analyse et gestion du risque.
• Maîtrise des techniques d’analyse prédictive et descriptive.
• Maîtrise de SAS, Power BI, AWS, R et Python.
• Bonnes capacités de communication des résultats à des parties prenantes.

Responsibilities

• Diriger des projets d’analyse complexes visant à repérer des tendances et des schémas dans les données et à modéliser des scénarios futurs.
• Définir l’orientation technique des solutions de gestion des données, notamment les méthodologies, les outils et les approches analytiques.
• Évaluer diverses sources de données et développer des analyses qui étayent les décisions d’affaires et contribuent à l’atténuation des risques.
• Construire, valider, surveiller et améliorer des modèles prédictifs et des solutions analytiques à l’aide de techniques d’analyse avancées.
• Collaborer avec les parties prenantes internes et externes et communiquer des résultats complexes de manière claire et exploitable.
• Assurer le leadership technique et le mentorat des spécialistes de l’analyse tout en favorisant la qualité et la cohérence.

Skills

Analyse avancée

Modélisation statistique

Gestion du risque

Communication efficace

Leadership technique

Education

Master en domaine pertinent

Tools

SAS

MS Power BI

AWS

R

Python

Job description

Date De Clôture (mm/jj/aaaa)

10/09/2026

Type De Travailleur

Durée (Fixed Term)

Langue(s) Requise(s)

anglais

Durée Déterminée (en Mois)

14

Échelle salariale (le titulaire est aussi admissible à une prime fondée sur le rendement, applicable au poste):

$107,780 - $145,820

Pourquoi choisir FAC?

FAC est fière de se consacrer entièrement au secteur canadien de l’agriculture et de l’agroalimentaire. En tant que société d’État fédérale, nous offrons du financement, des ressources informatives et des logiciels de gestion d’entreprise à plus de 103 000 clientes et clients partout au pays.

Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre en vous joignant à notre équipe :

• Rémunération globale concurrentielle : Nous offrons des programmes de rémunération incitative et de rémunération salariale liée au rendement qui sont alignés sur le marché, des régimes d’avantages sociaux et d’épargne flexibles et complets, ainsi que du soutien en matière de mieux-être grâce à divers programmes, avantages et services.
• Un travail porteur de sens : Nous bâtissons des relations solides, mettons en commun notre expertise et soutenons les personnes qui nourrissent le monde.
• Croissance professionnelle : Vous profiterez d’occasions d’apprentissage et de perfectionnement afin de vous épanouir.
• Options de travail hybride

Quelle contribution apporterez vous

Mettez à profit votre expertise en analyse avancée, en modélisation statistique et en science des données pour extraire des informations pertinentes à partir de données internes et externes complexes, et favoriser une prise de décision éclairée au sein de FAC.

En tant qu’expert principal ou experte principale en science des données, vous dirigerez des initiatives d’analyse complexes, déterminerez les approches techniques et les outils à utiliser, et développerez des modèles permettant d’expliquer les rendements passés et de projeter des scénarios futurs. Vos solides capacités d’analyse et vos compétences en matière de présentation des données vous permettront de traduire des résultats complexes en informations claires à l’intention de la direction et des parties prenantes, tout en proposant des solutions fondées sur les données pour relever les défis d’affaires.

Si vous savez résoudre des problèmes de manière analytique, communiquer avec assurance et faire preuve d’organisation, que vous êtes capable de mener plusieurs tâches de front et avez la volonté d’apprendre en permanence, que vous vous épanouissez dans un environnement collaboratif et que la transformation des données en informations commerciales pertinentes vous passionne, ce poste est peut-être fait pour vous.

Ce que vous ferez

• Diriger des projets d’analyse complexes visant à repérer des tendances et des schémas dans les données et à modéliser des scénarios futurs
• Définir l’orientation technique des solutions de gestion des données, notamment les méthodologies, les outils et les approches analytiques
• Évaluer diverses sources de données et développer des analyses qui étayent les décisions d’affaires et contribuent à l’atténuation des risques
• Construire, valider, surveiller et améliorer des modèles prédictifs et des solutions analytiques à l’aide de techniques d’analyse avancées
• Collaborer avec les parties prenantes internes et externes et communiquer des résultats complexes de manière claire et exploitable
• Assurer le leadership technique et le mentorat des spécialistes de l’analyse tout en favorisant la qualité et la cohérence

Ce que vous apporterez à l’équipe

Qualifications Requises

• Diplôme de maîtrise dans un domaine pertinent, ou combinaison équivalente de formation et d’expérience
• Au moins six ans d’expérience en science des données, analyse, économie, finance, notation de crédit corporatif et commercial, gestion du risque, modélisation du risque de crédit, gestion de portefeuille de crédit ou technologies de l’information
• Connaissance approfondie d’un ou de plusieurs domaines pertinents et des méthodologies d’analyse avancée
• Expertise avérée dans les techniques d’analyse prédictive et descriptive ainsi que dans la modélisation statistique
• Maîtrise avérée de SAS, de MS Power BI, des outils AWS, de R et de Python
• Solides bases en mathématiques ou en statistiques
• Capacité à communiquer efficacement des concepts complexes à des parties prenantes non expertes

Qualifications Privilégiées

• Bonne compréhension de l’industrie agricole et des politiques et processus d’affaires de FAC
• Expérience dans le traitement de données structurées et non structurées (un atout)
• Expérience dans le domaine de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle ou des techniques de modélisation avancées

Vous avez des doutes à savoir si vous répondez à toutes les exigences? Nous vous encourageons tout de même à poser votre candidature.

Vous faites partie de l’équipe

À Financement agricole Canada, nous nous engageons à créer un milieu de travail inclusif, équitable et accessible qui reflète les collectivités dans lesquelles nous vivons, travaillons et nous épanouissons. Notre équipe est plus forte grâce à la diversité et il nous tient à cœur de constituer une main-d’œuvre qui rassemble un large éventail d’origines, de compétences et de points de vue.

Nous Encourageons Les Candidates Et Candidats Qualifiés à Postuler, y Compris Les Membres De Ces Quatre Groupes Visés Par L’équité En Matière D’emploi

• Les peuples autochtones
• Les membres d’une minorité visible
• Les personnes avec un handicap
• Les femmes

Accessibilité et mesures d’adaptation

Afin de favoriser une expérience inclusive et accessible pour les candidates et candidats, nous encourageons toute personne ayant besoin d’un ajustement ou d’un accommodement pendant n’importe quelle étape du processus de recrutement à nous envoyer un courriel à l’adresse suivante: [e-mail]. Nos partenaires des RH examineront la requête et collaboreront avec les candidats et candidates qui demandent une mesure d’adaptation raisonnable. Les renseignements reçus relativement aux demandes d’accommodement n’auront pas d’incidence sur les décisions d’embauche.