Analyste de Données Scientifiques
Temps plein · Professionnel CA (+2 autres emplacements)
Échelle salariale: 68 000 $ CAD à 98 000 $ CAD (Montréal) ou 81 000 $ USD à 115 000 $ USD (Minneapolis) par année

À propos de Lasso Informatics

Les données de recherche sont indomptables. Elles affluent des IRM cérébrales, du séquençage génomique, de l'EEG et de l'eye-tracking, des biospécimens et des objets connectés qui suivent le sommeil et les mouvements, à travers des dizaines de sites et des années d'étude. Lasso Informatics les rassemble : notre plateforme regroupe tout au même endroit pour que les chercheurs du monde entier arrêtent de se battre avec leurs données et parviennent plus vite à leurs découvertes.

C'est de là que vient notre nom. Un lasso permet de maîtriser quelque chose de sauvage, et c'est exactement notre travail. Les personnes qui l'accomplissent sont nos « Wranglers », et nous sommes plutôt exigeants sur qui mérite ce titre. Les Wranglers ont des attentes élevées envers eux-mêmes, tirent les autres vers le haut et n'arrêtent jamais d'apprendre. On avance vite, on s'amuse, et on garde la barre haute.

À propos du poste

Lisez ceci en premier, ça nous fera gagner du temps tous les deux: il s'agit d'un poste en recherche santé, pas en business intelligence, analytique financière ou conseil en management. Nous cherchons quelqu'un qui vient de la recherche en sciences de la vie et qui est à l'aise avec la conception d'études, la biostatistique et la réalité complexe des données de participants.

En tant qu'Analyste de Données Scientifiques chez Lasso, vous évoluez au sein d'une équipe de recherche pluridisciplinaire et contribuez à répondre à de vraies questions scientifiques. Vous façonnez les approches analytiques, les confrontez à la conception de l'étude, et transformez des données multimodales complexes en résultats solides. Vous êtes à l'aise pour travailler et communiquer avec des personnes de tous les horizons de l'entreprise, des chercheurs aux ingénieurs logiciels en passant par les chefs de projet.

Vos missions

- Travailler directement avec les chercheurs pour définir les besoins en données, résoudre les problèmes de qualité et soutenir des workflows de recherche reproductibles.
- Mener des analyses statistiques en R, Python et d'autres outils, en appliquant des méthodes biostatistiques adaptées à la conception de l'étude,



y compris les modèles à effets mixtes et les techniques longitudinales.
- Évaluer et contribuer aux décisions de conception expérimentale et d'étude, en veillant à la validité des analyses et à la bonne gestion des facteurs de confusion, covariables et échantillonnages.
- Appliquer des méthodes statistiques et computationnelles pour la détection de patterns, la modélisation prédictive et l'évaluation de la qualité des données sur des jeux de données multimodaux.
- Organiser et gérer les jeux de données et dictionnaires de données, effectuer des contrôles qualité et mener des analyses préliminaires garantissant un haut niveau d'intégrité des données.
- Concevoir, configurer et maintenir des tableaux de bord pour des groupes de travail spécialisés.
- Produire une documentation claire de vos méthodes, pipelines et résultats à destination des publics scientifiques et internes.
- Assurer le suivi des projets et contribuer à une culture de science rigoureuse et reproductible.

Qualifications

Requises

- Un doctorat en sciences de la santé ou du vivant (par exemple épidémiologie, santé publique, neurosciences, génétique, génomique, sciences comportementales ou sciences cliniques et biomédicales). Ce point est non négociable : nous voulons un chercheur qui analyse des données, pas un professionnel de la donnée débutant en recherche santé.
- 5 ans ou plus d'expérience à temps plein en analyse de données et fondamentaux de la data science (algorithmes, structures de données, visualisation de données), idéalement en contexte clinique ou de recherche.
- 5 ans ou plus d'expérience à temps plein dans un langage de programmation scientifique tel que Python, R ou Matlab, avec une pratique concrète des frameworks et bibliothèques associés (Tidyverse, SciPy, scikit-learn, PyTorch, Polars).
- Maîtrise avancée de la biostatistique, incluant les méthodes adaptées aux plans de recherche observationnels (transversaux et longitudinaux) et expérimentaux.
- Expérience avérée dans l'application des principes de conception expérimentale :



analyse de puissance, randomisation, conditions de contrôle et atténuation des biais.
- 1 an ou plus d'expérience en environnement Linux, avec utilisation du contrôle de version (par exemple GitHub) et des plateformes de virtualisation logicielle (par exemple Docker).
- Maîtrise dans la création de visualisations de jeux de données longitudinaux complexes.
- 3 ans ou plus d'expérience avec les réglementations sur la protection des données (HIPAA, RGPD) et les normes d'éthique de la recherche.

Souhaitées

- Formation en neurosciences, génomique, recherche clinique ou autre discipline des sciences de la vie.
- Expérience avec des jeux de données de recherche multimodaux à grande échelle couvrant l'imagerie, l'EEG, l'eye-tracking, les objets connectés, les données comportementales, génétiques ou de biospécimens.
- Familiarité avec les pratiques de recherche reproductible, notamment R Markdown, Quarto ou des workflows équivalents basés sur des notebooks.

Envie de devenir Wrangler? Voici ce qu'on recherche

- Vous vous fixez des standards élevés et apportez une vraie rigueur analytique.
- Vous tirez les gens autour de vous vers le haut.
- Vous restez curieux et continuez d'apprendre.
- Vous repérez un problème et commencez à le résoudre sans attendre qu'on vous le demande.
- Vous gardez une vue d'ensemble et remarquez comment un changement à un endroit se répercute sur les données, l'étude et les résultats.
- Vous écrivez clairement, documentez vos méthodes avec précision et savez expliquer des résultats statistiques complexes à des publics non techniques.
- Vous jonglez avec plusieurs priorités à la fois et travaillez bien en équipe distribuée.
- Vous prenez au sérieux la protection des données, la gestion responsable et la reproductibilité.

Ce que nous offrons

- Un poste versatile, hybride ou à distance.
- Une rémunération et des avantages compétitifs.
- Un travail qui compte, avec un impact scientifique et clinique concret.
- De la diversité qui maintient l'intérêt : vous travaillez sur toute la chaîne analytique, de la conception d'étude aux insights, donc aucun projet ne ressemble à un autre.
- De la marge de progression au sein d'une entreprise animée par une mission, à la pointe de la gestion des données de recherche.
- Une équipe pluridisciplinaire pointue, compétente et agréable à côtoyer.

📌 Analyst(e) de Données Scientifiques (Canada)
🏢 Lasso Informatics Inc Lasso Informatique
📍 Canada