Scientifique de données, analytique marketing

Description du poste

Principales responsabilités

• Développer et tenir à jour des modèles mathématiques pour guider la planification stratégique des affaires et le marketing
• Développer et tenir à jour des modèles prédictifs d’apprentissage continu pour l’acquisition et la fidélisation des clients
• Effectuer des expériences statistiques pour soutenir un centre de connaissances pour les renseignements de marketing stratégiques
• Analyser, interpréter et présenter les conclusions et les recommandations aux équipes d’affaires multidisciplinaires
• Collaborer avec les équipes de gestion de la marque, de marketing et techniques pour transformer les besoins de l’entreprise en solutions
• Participer à des programmes pilotes pour rester à l’avant-garde des progrès en matière d’IA appliquée et d’apprentissage automatique
• Soutenir les opérations d’apprentissage automatique et le développement et l’exploitation pour les environnements de modèle de production et l’automatisation des processus/tests
• Documenter clairement son travail et présenter les concepts aux auditoires techniques et non techniques
• Participer au transfert de connaissances et à la formation croisée pour faciliter la continuité et la résilience des activités

Qualifications essentielles

• Baccalauréat dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, mathématiques, statistique, ingénierie).
• 3 ans ou plus d’expérience dans l’application de la science des données, de l’apprentissage automatique (Machine Learning) et de techniques avancées de modélisation statistique à des initiatives d’analytique marketing, d’acquisition de clients, de rétention de la clientèle, de segmentation de la clientèle, de mesure de la performance marketing ou d’optimisation des campagnes.
• Solide expérience en science des données, en apprentissage automatique, en recherche et en développement de pipelines de données.
• Maîtrise de la gestion des données et des langages de programmation analytique (Python, SQL, R).
• Maîtrise des outils de visualisation de données et des plateformes d’intelligence d’affaires (BI).
• Maîtrise de l’utilisation des modèles de langage à grande échelle (LLM) afin d’accélérer et d’automatiser efficacement des tâches dans un environnement de production. Expérience dans le développement et la maintenance d’entrepôts de données (data warehouses) et de lacs de données (data lakes).
• Expérience de travail avec de grands ensembles de données marketing, média, comportementales ou cognitives.
• Expérience de travail dans des environnements infonuagiques d’entreprise sécurisés (p. ex. GCP, AWS, Azure).
• Expérience avec les modèles d’optimisation sous contraintes et les méthodes de simulation statistique.
• Expérience de l’application de concepts statistiques bayésiens et fréquentistes à de grands ensembles de données.
• Expérience avec les bibliothèques Python analytiques (p. ex. TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Pandas).
• Connaissance des méthodologies et des pratiques de gestion de projet Agile.

Une connaissance adéquate du français est requise pour les postes offerts au Québec. Le générique masculin est utilisé sans discrimination et uniquement dans le but d'alléger le texte.