Scientiste de Données II – Modèles Avancés et Impact (Hybride)

Intact Financial Corporation; Toronto; Hybrid; CAD 94,000 - 115,000; Full time

Benefits offered by this job

Flexibles & hybride

Jours de vacances supplémentaires

Santé et bien-être

Régime RAAE / épargne retraite

Job summary

Intact Financial Corporation recherche un(e) scientifique de donnée II pour rejoindre ses équipes en croissance. Vous concevrez et livrerez des solutions d’analyse et d’apprentissage automatique, cadrant les problèmes avec les partenaires et validant les modèles selon des pratiques scientifiques robustes.

Vous écrirez du code de qualité, participerez à la revue par les pairs et collaborerez avec les parties prenantes pour définir des indicateurs de succès et des décisions basées sur les données.

Qualifications

• Minimum 2 ans d’expérience en statistiques avancées, exploration de données, avec des preuves de résultats concrets en production.
• Excellentes compétences en Python et pratiques de développement basées sur Git (e.g. gestion de versions, revue par les pairs); expérience en écriture de tests et en production d’une documentation technique claire.
• Bonne compréhension des méthodes d’apprentissage automatique et des cas d’usage pertinents; à l’aise d’expliquer les résultats et les limites à des publics techniques et non techniques.
• Solides compétences en résolution de problèmes et aisance dans des contextes où le problème n’est que partiellement défini.
• Excellentes compétences en communication, organisation et gestion du temps dans un environnement multi-projets.
• Bilinguisme (français/Anglais) – ce rôle nécessite d’interagir sur une base régulière avec des collègues partout au pays
• Aucune expérience de travail au Canada requise, mais nécessité d’avoir l’autorisation de travailler au Canada.

Responsibilities

• Concevoir, valider et livrer des solutions analytiques et d'apprentissage automatique qui transforment des données complexes en recommandations claires.
• Écrire du code de qualité, stable, testable et durable; contribuer à des standards partagés via les revues de code et la documentation.
• Appliquer des méthodologies robustes en statistique et en apprentissage automatique (e.g. plan d’expériences, validation appropriée, évaluation des modèles, surveillance) et améliorer en continu la façon dont nous mesurons la qualité et l’impact.
• Travailler de manière autonome sur des problèmes cadrés (scoped problems) de l’idéation à l’implémentation, en prenant charge les tâches techniques et en les menant à terme.
• Recommander et utiliser les outils, paquets et bibliothèques appropriés pour résoudre les problèmes efficacement et de manière fiable.
• Collaborer étroitement avec les parties prenantes de l’organisation afin de définir des indicateurs de succès, communiquer les compromis et permettre des décisions fondées sur les données.
• Soutenir et faire progresser les coéquipier(s) en collaborant sur des défis techniques, en partageant les meilleures pratiques et en contribuant à une culture d’apprentissage.
• Aider l’équipe à rester concentrée sur les priorités en signalant les risques tôt, en s’alignant sur le périmètre, et en contribuant à l’orientation technique ainsi qu’à l’évolution de nos approches et plateformes.
• Maintenir et améliorer les outils et plateformes de science de données afin d’assurer l’efficacité, la fiabilité et la reproductibilité de notre travail.

Skills

Python

Git

Statistiques avancées

Exploration de données

Communication efficace

Résolution de problèmes

Bilinguisme FR/EN

Education

Domaine pertinent (mathématiques / ingénierie / statistique)

Tools

Tests

Documentation technique

Job description

Intact Financial Corporation recherche un(e) scientifique de donnée II pour rejoindre ses équipes en croissance. Vous concevrez et livrerez des solutions d’analyse et d’apprentissage automatique, cadrant les problèmes avec les partenaires et validant les modèles selon des pratiques scientifiques robustes.

Vous écrirez du code de qualité, participerez à la revue par les pairs et collaborerez avec les parties prenantes pour définir des indicateurs de succès et des décisions basées sur les données.