Spécialiste analytique et apprentissage machine

GO ROCK IT; Canada; Hybrid; CAD 70,000 - 90,000; Full time

Job summary

Une agence de talents spécialisée recherche un(e) Spécialiste analytique et apprentissage machine pour rejoindre son équipe à Montréal. Le candidat idéal a 2 à 3 ans d'expérience en data science, maîtrise SQL et Python, et est capable de développer des modèles prédictifs ainsi que des tableaux de bord BI. Le poste est en mode hybride avec 2 jours par semaine au bureau, offrant un environnement dynamique et inclusif pour évoluer professionnellement.

Qualifications

• 2–3 ans d’expérience en analytique / BI / data science / ML dans un environnement de données moderne.
• À l’aise avec la modélisation analytique et l’apprentissage machine.
• Excellente maîtrise de SQL dans un contexte d’entrepôt de données moderne.
• Solide expérience de Python pour la manipulation et l’analyse de données.
• Expérience dans la création de rapports et tableaux de bord.

Responsibilities

• Concevoir et maintenir des pipelines de données et des modèles prédictifs.
• Mettre en place le monitoring des modèles et la qualité des données.
• Collaborer avec les équipes pour traduire les besoins en problématiques analytiques.

Skills

SQL

Python

Modélisation analytique

MLOps

Visualisation & BI

Statistiques appliquées

Tools

Power BI

Tableau

Looker

Job description

Spécialiste analytique et apprentissage machine

Mode hybride: 2 jours par semaine au bureau

GO ROCK IT, c’est l’incontournable Agence de talents spécialisée dans les secteurs des technologies de l’information (TI) et du marketing numérique.

Notre Agence se démarque pour la diversité et la richesse de l’expertise de ses talents, et pour le savoir-faire de son équipe de recrutement et de gestion de talents. Nous sommes au service de nos talents, pour répondre aux besoins de clients.

En recherche d’amélioration continue, nous sommes déterminés à garantir des pratiques de recrutement justes et équitables pour tous. Notre processus de recrutement est entièrement transparent. Si le rôle qu’on te propose aujourd’hui n'est pas le bon pour toi, trouvons-en un qui le soit! Travaillons ensemble pour s’assurer que tu atteignes tes objectifs professionnels 💪

👇 À propos du poste :

Nous recherchons actuellement un(e) Spécialiste analytique et apprentissage machine pour rejoindre l'équipe de l'un de nos partenaires stratégiques à Montréal.

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) pour alimenter les cas d’usage analytiques et les modèles ML;
• Développer des modèles prédictifs (apprentissage supervisé, scoring, segmentation, etc.) : de l’exploration au déploiement en production;
• Mettre en place le monitoring des modèles : suivi des performances, dérive des données (data-shift), qualité des données, alertes, etc;
• Concevoir et maintenir des tableaux de bord BI et des modèles sémantiques (Power BI, Tableau, etc.) pour rendre les données accessibles aux équipes métiers;
• Appliquer une méthodologie scientifique rigoureuse : formulation d’hypothèses, conception d’expériences, définition de métriques et validation de modèles;
• Collaborer avec les équipes d’affaires pour comprendre les besoins, traduire les questions en problématiques analytiques, et communiquer les résultats de façon claire et actionnable;
• Documenter les jeux de données, les modèles, les pipelines, et contribuer aux bonnes pratiques MLOps (automatisation, traçabilité, reproductibilité).
• Environ 2–3 ans d’expérience en analytique / BI / data science / ML dans un environnement de données moderne;
• À l’aise aussi bien avec la modélisation analytique (dashboards, KPI, analyses ad hoc) qu’avec l’apprentissage machine (modèles prédictifs en production);
• SQL : excellente maîtrise, idéalement dans un contexte d’entrepôt de données moderne;
• Python : solide expérience pour la manipulation et l’analyse de données (Pandas, NumPy, etc.);
• Visualisation & BI : expérience dans la création de rapports et tableaux de bord (Power BI, Tableau, Looker, etc.) et la conception de modèles sémantiques;
• Méthodologie d’apprentissage machine : bonne compréhension des étapes clés (préparation de données, séparation train/test, sélection de modèles, validation, évaluation);
• MLOps : compréhension des enjeux liés au déploiement et à l’exploitation de modèles (monitoring, réentraînement, gestion des versions, qualité des données);
• Statistiques appliquées : bases solides pour l’ingénierie de features, les tests d’hypothèses et l’évaluation de performances;
• Plateforme infonuagique (Cloud) et de données.

Même si tu es simplement curieux(se), fais-nous signe.

Chez GO ROCK IT, nous valorisons l'équité, la diversité et l'inclusion. Nous sommes impatients de discuter avec toi et de découvrir comment nous pouvons t'aider à progresser dans ta carrière, dans un environnement dynamique et axé sur l’innovation où tu te sentiras respecté et valorisé.

Montréal-Ouest, Quebec, Canada