26WD100492, Principal Data Analyst Autodesk has invested in data-driven decision-making, optimizing our platform’s business, product, and cost. The next five years will transform how we work, with a surge in data volume and scaling of AI/ML to provide even greater value to our customers. We are looking for a Principal Data Analyst to serve as a senior individual contributor and trusted thought partner to Product, Engineering, Strategy, Research, and business leaders.

You will define how success is measured, uncover high-value opportunities, lead rigorous experimentation, and build trusted analytical products and AI assisted workflows that turn complex data into better decisions at scale.

This role combines deep product analytics judgment, strong SQL/Python capability, software engineering discipline, and practical fluency with modern AI tools. 26WD100492, Analyste principal des données Autodesk s’est engagé dans une démarche de prise de décision fondée sur les données, visant à optimiser les activités, les produits et les coûts de notre plateforme. Les cinq prochaines années vont transformer notre façon de travailler, avec une explosion du volume de données et une généralisation de l’IA et du ML afin d’apporter encore plus de valeur à nos clients. Nous recherchons un analyste de données principal qui jouera le rôle de collaborateur senior et de partenaire de réflexion de confiance auprès des responsables des produits, de l’ingénierie, de la stratégie, de la recherche et des dirigeants de l’entreprise.

Vous définirez les indicateurs de réussite, identifierez les opportunités à forte valeur ajoutée, mènerez des expérimentations rigoureuses et développerez des outils analytiques fiables ainsi que des flux de travail assistés par l’IA, capables de transformer des données complexes en meilleures décisions à grande échelle.

Ce poste allie un sens aigu de l’analyse produit, de solides compétences en SQL et Python, une rigueur en ingénierie logicielle et une maîtrise pratique des outils modernes d’IA. Collaborate with product managers and cross-functional teams to identify, define, and address business problems and opportunities through data analysis

Use your analytical skills to derive actionable insights from large and complex datasets and communicate findings in a clear and concise manner to technical and non-technical audiences

Use AI coding and analysis tools to accelerate SQL/Python development, automate repeatable analytical work, prototype lightweight data applications or assistants, and create reusable workflows with appropriate validation, provenance, and human review

Create clear and impactful data visualizations using tools such as Power BI, Looker, or similar, to communicate findings and recommendations to stakeholders across the organization

Build and evolve canonical datasets, semantic models, metric definitions, dashboards, and self-service experiences that can be reliably consumed by both people and AI systems

Proactively mine for data drive insights to support PSET's platform outcomes, focusing on performance, user engagement, and overall business impact

Partner with Data Engineering on data quality, lineage, observability, and scalable pipelines; use version control, testing, code review, and reproducible development practices for high-value analytical assets

Communicate complex findings as concise decisions and trade-offs for technical and executive audiences; mentor analysts and cross-functional partners on problem framing, experimentation, AI-assisted analytics, and data storytelling

8+ years of experience in large data analysis, business intelligence,



or a related field, preferably within a technology or SaaS setting

Bachelor’s degree in a quantitative field such as Data Science, Statistics, Mathematics, or a related discipline. Hands on experience using AI assisted development and analysis tools (Claude Code, Cursor etc.) to accelerate coding, automate workflows, prototype tools, or extend beyond traditional analyst workflows

Strong skills in data querying and manipulation with SQL, and proficiency in programming languages like Python or R for data analysis and modeling.

Experience with data warehouse ELT tools (Airflow, dbt, Snowflake)

Experience with semantic layers, governed metric definitions, and BI/visualization tools such as Looker or Power BI, with a track record of enabling trustworthy self-service analytics

Knowledge of statistical techniques and modeling methodologies to drive in-depth data insights and support predictive analytics

Strong ability to communicate complex data insights and recommendations to technical and non-technical stakeholders in a clear and accessible manner

Effective team player with a strong ability to work across functions, engage with diverse stakeholders, and provide data-driven support for strategic initiatives

Experience analyzing AI/ML or agentic products, including evaluation frameworks and quality, task success, latency, reliability or cost trade-offs

Experience building lightweight internal data products, analytical applications, or LLM enabled tools connected to governed enterprise data

Master’s degree in a quantitative field such as Data Science, Statistics, Mathematics, or a related discipline

Collaborer avec les chefs de produit et les équipes transversales pour identifier, définir et traiter les problèmes et opportunités métier par le biais de l’analyse de données

Utiliser vos compétences analytiques pour tirer des enseignements exploitables à partir d’ensembles de données volumineux et complexes, et communiquer vos conclusions de manière claire et concise à un public technique et non technique

Définir les mesures de performance des produits à travers les indicateurs phares, les cadres KPI/OKR, les arborescences de métriques, l’instrumentation, les garde-fous et les mesures de lancement pour les initiatives de la plateforme

Utiliser des outils de codage et d’analyse basés sur l’IA pour accélérer le développement en SQL/Python, automatiser les tâches analytiques récurrentes, prototyper des applications ou des assistants de données légers, et créer des flux de travail réutilisables avec validation, traçabilité et révision humaine appropriées

Créer des visualisations de données claires et percutantes à l’aide d’outils tels que Power BI, Looker ou similaires, afin de communiquer les conclusions et les recommandations aux parties prenantes de toute l’organisation

Construire et faire évoluer des ensembles de données canoniques, des modèles sémantiques, des définitions de métriques, des tableaux de bord et des expériences en libre-service pouvant être exploités de manière fiable tant par les utilisateurs que par les systèmes d’IA

Exploiter de manière proactive les données pour en tirer des enseignements permettant de soutenir les résultats de la plateforme PSET,



en mettant l’accent sur la performance, l’engagement des utilisateurs et l’impact global sur l’activité

Collaborer avec l’équipe d’ingénierie des données sur la qualité des données, la traçabilité, l’observabilité et les pipelines évolutifs ; utiliser le contrôle de version, les tests, la revue de code et des pratiques de développement reproductibles pour les actifs analytiques à forte valeur ajoutée

Communiquer des conclusions complexes sous forme de décisions concises et de compromis à l’intention d’un public technique et de direction ; encadrer les analystes et les partenaires interfonctionnels sur la formulation des problèmes, l’expérimentation, l’analyse assistée par l’IA et la mise en valeur des données

Au moins 8 ans d’expérience dans l’analyse de grandes quantités de données, la business intelligence ou un domaine connexe, de préférence dans un environnement technologique ou SaaS

Licence dans un domaine quantitatif tel que la science des données, les statistiques, les mathématiques ou une discipline connexe. Expérience pratique de l’utilisation d’outils de développement et d’analyse assistés par l’IA (Claude Code, Cursor, etc.) pour accélérer le codage, automatiser les flux de travail, prototyper des outils ou aller au-delà des flux de travail traditionnels des analystes

Solides compétences en interrogation et manipulation de données avec SQL, et maîtrise de langages de programmation tels que Python ou R pour l’analyse et la modélisation des données. Expérience avec les outils ELT de data warehouse (Airflow, dbt, Snowflake)

Expérience avec les couches sémantiques, les définitions métriques gouvernées et les outils de BI/visualisation tels que Looker ou Power BI, avec une expérience avérée dans la mise en place d’analyses en libre-service fiables

Capacités analytiques et de résolution de problèmes avérées, avec la capacité de travailler de manière autonome sur des ensembles de données complexes et d’en tirer des enseignements exploitables

Connaissance des techniques statistiques et des méthodologies de modélisation pour obtenir des analyses approfondies des données et soutenir l’analyse prédictive

Grande capacité à communiquer des informations complexes issues des données et des recommandations aux parties prenantes techniques et non techniques de manière claire et accessible

Esprit d’équipe efficace, avec une forte capacité à travailler de manière transversale, à interagir avec des parties prenantes diverses et à apporter un soutien fondé sur les données pour les initiatives stratégiques

Expérience dans l’analyse de produits d’IA/ML ou de type â“ agit pseudo accent? Replace 'agentic': "Expérience dans l’analyse de produits d’IA/ML ou de type 'agentic', y compris les cadres d’évaluation et les compromis en matière de qualité, de réussite des tâches, de latence, de fiabilité ou de coûts".

Expérience dans le développement de produits de données internes légers, d’applications analytiques ou d’outils basés sur des modèles de langage à grande échelle (LLM) connectés à des données d’entreprise gouvernées

Master dans un domaine quantitatif tel que la science des données, les statistiques, les mathématiques ou une discipline connexe

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📌 Data Analyst (Process Improvement Analyst) (Toronto)
🏢 Autodesk
📍 Toronto