BH 17563 - Scientifique de donnes Systematix est la recherche dun Scientifique de donnes pour lun de ses clients.

Le candidat idel possde les habilets et expriences suivantes: Dtenteur dun baccalaurat en sciences des donnes ou une formation quivalente Dtenteur dun diplme dtudes suprieures en sciences des donnes (matrise, doctorat) Exprience professionnelle pertinente dau minimum 3 annes Excellent esprit danalyse et de synthse Excellente capacit apprendre, grande curiosit intellectuelle Habilet travailler en quipe et sur des projets collaboratifs multisectoriels Proactivit, faire preuve dautonomie, capacit dinnovation et crativit Habilet visualiser les donnes, ainsi que les rsultats, et ce, de manire contribuer au storytelling Capacit produire des rapports synthtisant les diffrentes tapes et conclusions dun projet.

Atouts Familiarit avec les mthodologies agiles (Scrum, Kanban, ) Familiarit avec linformatique thorique et les bonnes pratiques de programmation (POO, structures de donnes, recherche binaire, programmation rcursive, optimisation, benchmarking, ) Familiarit avec les bonnes pratiques de dveloppement logiciel (versionnage du code source, git, rutilisation du code, peer review, docstrings, ) Familiarit de base avec les technologies et plateformes Dev

Ops (Azure Dev

Ops, Git

Hub, Git

Lab, ) Familiarit avec linfrence statistiques (test dhypothses, intervalle de confiance, p-valeur) Familiarit avec la statistique descriptive (mesure de tendance centrale, mesure de dispersion, identification des valeurs aberrantes, mesures de corrlation, ) Familiarit avec les algorithmes de science des donnes et dapprentissage machine (modles linaires gnraliss, boosting, NLP, clustering, chanes de Markov, )



Familiarit avec la recherche et linnovation applique en science des donnes Familiarit avec les bonnes pratiques de modlisation prdictive (partitionnement des donnes, leakage, donnes dbalances, validation croises, hyper optimisation, slection des attributs prdictifs, mtriques de performances, model fairness, model drift, ) Familiarit avec les mthodes doptimisation numrique (mthode de Newton, algorithmes gntiques, Simplex, VNS, ) Excellente familiarit avec la programmation Python (sklearn, numpy, pandas, ) Familiarit avec les techniques dintelligence artificielle (rseaux de neurones, apprentissage par renforcement, ) Familiarit avec la programmation SQL (queries, stored proc, ) Familiarit avec le dveloppement web (django, html, css, javascript/jquery, ) Familiarit avec Azure Databricks et Azure ML Familiarit avec le markdown, LaTeX, LyX.

Responsabilits du mandat: Exploration, modlisation et dveloppement de solutions prdictives dans un mode collaboratif? avec intervenants multiples (affaires, TI, lgal, ); Participer aux communauts de pratique; Partager des connaissances et contribution la monte en comptences de lquipe; Accompagnement des quipes analytiques sectorielles (meilleures pratiques, peer review, configuration du dpt de code, stratgie de gestion des branches, ); Participer la mise en production des modles prdictifs avec les ingnieurs Dev

Ops et MLOps; Contribuer la maintenance et au support tendue des modles prdictifs en production (monitoring, model drift, piste damlioration, ); Participer produire la documentation, les rapports ainsi qu la communication des rsultats des analyses aux partenaires; tre lafft des nouvelles tendances en lien avec lanalytique avance.

Si des opportunits dans le domaine de la consultation vous intressent, Systematix pourrait aussi vous offrir un poste permanent.

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Merci de votre intrt!

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📍 Montreal