Votre journée en un coup d'oeil :

- Développer des modèles prédictifs, prescriptifs et statistiques pour résoudre des problèmes métier complexes
- Explorer et analyser des ensembles de données volumineux et complexes afin d'identifier des modèles, des tendances et des opportunités commerciales
- Concevoir, développer, valider et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour la prévision, la classification, le regroupement, la recommandation et la détection d'anomalies
- Appliquer des méthodes statistiques et des techniques d'expérimentation pour valider des hypothèses métier et mesurer l'impact des initiatives commerciales
- Collaborer avec les parties prenantes métier pour traduire les défis commerciaux en solutions analytiques et de science des données
- Mettre en place des pipelines d'ingénierie des caractéristiques et préparer des ensembles de données pour l'analyse avancée et l'apprentissage automatique
- Développer et maintenir des pipelines de données et des ensembles de données analytiques évolutifs à l'aide des technologies cloud Azure
- Collaborer avec les équipes d'ingénierie des données pour concevoir des modèles de données d'entreprise et optimiser l'architecture des données à des fins d'analyse
- Créer des tableaux de bord et des visualisations dans Power BI afin de communiquer des informations, des résultats de modèles et des indicateurs clés d'activité à des publics techniques et non techniques
- Travailler avec des sources de données d'entreprise, notamment Dynamics 365 CRM, Dynamics 365 Finance & Operations (F&O;) et d'autres systèmes opérationnels
- Surveiller, évaluer et améliorer en permanence les performances et la précision des modèles analytiques et d'apprentissage automatique
- Promouvoir les meilleures pratiques en matière de science des données, de gouvernance des données, de gouvernance des modèles et d'IA responsable
- Documenter les méthodologies analytiques, les hypothèses des modèles et les processus de mise en œuvre

Ce qui fait de vous un excellent candidat :

- Au moins 4 ans d'expérience en tant qu'Analyste de données, Analyste de données appliqué, ingénieur en apprentissage automatique ou dans un poste similaire dans le domaine de l'analyse avancée
- Solide expérience dans l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique et de techniques statistiques pour résoudre des problèmes métier concrets
- Maîtrise avancée de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) et expérience dans l'utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique
- Connaissances approfondies de l'apprentissage supervisé et non supervisé, de l'ingénierie des caractéristiques, de l'évaluation et de l'optimisation des modèles
- Expérience dans la conception et la mise en œuvre de tests A/B, de tests d'hypothèses, d'analyses de régression et d'analyses prédictives
- Solides compétences en SQL, avec une expérience dans l'interrogation et l'analyse d'ensembles de données volumineux et complexes
- Expérience de travail avec des plateformes d'analyse basées sur le cloud, de préférence Microsoft Azure
- Expérience avec les services Azure tels que : Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Azure Machine Learning, Azure Data Lake Storage
- Expérience dans la conception de pipelines de données et la préparation d'ensembles de données pour l'analyse avancée
- Compréhension de la modélisation dimensionnelle, du stockage de données et des principes de gouvernance des données




- Expérience dans la communication de résultats analytiques complexes aux parties prenantes métier par le biais de rapports, de tableaux de bord et de présentations
- Expérience avec Power BI, y compris la modélisation des données et le langage DAX, pour la création de tableaux de bord analytiques et de rapports de direction
- Solides compétences en résolution de problèmes, avec la capacité de travailler de manière autonome et collaborative dans un environnement dynamique
- Maîtrise du français et de l'anglais, tant à l'oral qu'à l'écrit (ce poste nécessite des interactions avec nos collaborateurs et clients internationaux)

Un atout si vous avez :

- Expérience dans le déploiement et la surveillance de modèles d'apprentissage automatique en production (MLOps)
- Expérience avec l'IA générative, les grands modèles linguistiques (LLM), la génération augmentée par la recherche (RAG) ou les assistants IA
- Expérience avec Microsoft Fabric et les architectures « lakehouse » modernes
- Connaissance de Spark, PySpark ou du traitement distribué des données
- Expérience avec Dynamics 365 CRM et Finance & Operations (F&O;)
- Expérience avec Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataflows)
- Expérience dans l'utilisation de modèles sémantiques d'entreprise et de plateformes BI modernes
- Connaissance de l'IA responsable, de la gouvernance des modèles et des techniques d'IA explicable

Voilà ce que nous offrons !

- Régime de rémunération attrayant
- Programme de remboursement des frais de formation
- Équilibre entre vie professionnelle et vie privée grâce à un horaire de travail flexible
- Repas subventionnés à notre incroyable Bistro (Les Cordons Bleus)
- Café et fruits gratuits à volonté
- Espace de stationnement gratuit pour tous les employés
- Centre de conditionnement physique sur place avec entraîneur personnel, ainsi que plusieurs ateliers de santé et de bien-être

Si vous souhaitez savoir à quoi ressemble l'environnement de travail chez Genetec, voici le lien vers notre vidéo d'entreprise: https://youtu.be/EupvfTWhRww?si=OuODVl0xkIFqdPZA

Your day at a glance:

- Develop predictive, prescriptive, and statistical models to solve complex business problems
- Explore and analyze large, complex datasets to identify patterns, trends, and business opportunities
- Design, build, validate, and deploy machine learning models for forecasting, classification, clustering, recommendation and anomaly detection
- Apply statistical methods and experimentation techniques to validate business hypotheses and measure the impact of business initiatives
- Partner with business stakeholders to translate business challenges into analytical and data science solutions
- Build feature engineering pipelines and prepare datasets for advanced analytics and machine learning
- Develop and maintain scalable data pipelines and analytical datasets using Azure cloud technologies
- Collaborate with Data Engineering teams to design enterprise data models and optimize data architecture for analytics
- Create dashboards and visualizations in Power BI to communicate insights, model results,



and key business metrics to technical and non-technical audiences
- Work with enterprise data sources including Dynamics 365 CRM, Dynamics 365 Finance & Operations (F&O;), and other operational systems
- Monitor, evaluate, and continuously improve the performance and accuracy of analytical and machine learning models
- Promote best practices in data science, data governance, model governance, and responsible AI
- Document analytical methodologies, model assumptions, and implementation processes

What makes you a great fit:

- 4+ years of experience as a Data Scientist, Applied Data Scientist, Machine Learning Engineer, or in a similar advanced analytics role
- Strong experience applying machine learning algorithms and statistical techniques to solve real-world business problems
- Advanced proficiency with Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) and experience using machine learning libraries
- Strong knowledge of supervised and unsupervised learning, feature engineering, model evaluation, and model optimization
- Experience designing and executing A/B testing, hypothesis testing, regression analysis, and predictive analytics
- Strong SQL skills with experience querying and analyzing large, complex datasets
- Experience working with cloud-based analytics platforms, preferably Microsoft Azure
- Experience with Azure services such as: Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Azure Machine Learning, Azure Data Lake Storage
- Experience designing data pipelines and preparing datasets for advanced analytics
- Understanding of dimensional modelling, data warehousing, and data governance principles
- Experience communicating complex analytical findings to business stakeholders through reports, dashboards, and presentations
- Experience with Power BI, including data modeling and DAX, for delivering analytical dashboards and executive reporting
- Strong problem-solving skills with the ability to work independently and collaboratively in a fast-paced environment
- Fluent in French and English, both verbal and written (this role requires interaction with our international collaborators and customers)

An asset if you have:

- Experience deploying and monitoring machine learning models in production (MLOps)
- Experience with Generative AI, Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), or AI assistants
- Experience with Microsoft Fabric and modern lakehouse architectures
- Knowledge of Spark, PySpark, or distributed data processing
- Experience with Dynamics 365 CRM and Finance & Operations (F&O;)
- Experience with Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataflows)
- Experience working with enterprise semantic models and modern BI platforms
- Familiarity with responsible AI, model governance, and explainable AI techniques

Let's talk perks!

- Attractive compensation package
- Training Tuition Reimbursement Program
- Work-life balance with a flexible working schedule
- Subsidized meals in our amazing Bistro (Les Cordons Bleus)
- Free, unlimited coffee and fruits
- Private, free parking for all employees
- Onsite fitness facility with personal trainer, and multiple wellness and health workshops

If you'd like to see what the work workplace at Genetec looks like, check out our corporate video: https://youtu.be/EupvfTWhRww?si=OuODVl0xkIFqdPZA

We know that diverse backgrounds and experiences bring great value to our teams. Even if you don't think you tick all the boxes, we still encourage you to apply - your profile may surprise us!

📌 Analyste de données / Data Scientist (Montreal)
🏢 Genetec
📍 Montreal