Pas de magie chez Transit, même si on ne peut pas en vouloir à nos utilisateur·trice·s de croire le contraire!

Depuis plus de dix ans, nos expert·e·s en science des données épatent la galerie avec des tours de passe-passe plus impressionnants les uns que les autres — qu'il s'agisse d'améliorer les prédictions d'heure d'arrivée à l'aide de modèles statistiques, ou de localiser les véhicules sous terre grâce à la production participative et aux capteurs de mouvement des téléphones intelligents.

Transit est maintenant la référence en matière de données du transport en commun, tant pour les usager·ère·s que pour les sociétés de transport. On cherche donc un·e développeur·euse en chef qui viendra insuffler sa rigueur analytique et un bon 1000 watts de créativité dans nos données pour explorer un univers de possibilités dans les plus de 1100 villes couvertes par l'appli.

En te joignant à notre équipe, tu rempliras deux rôles. Tu deviendras d'abord le·a gardien·ne des pipelines et des services en backend qui transportent les données entre les serveurs des sociétés de transport et les téléphones de leurs usager·ère·s. Tu imagineras aussi de nouvelles expériences à réaliser avec les données, desquelles découleront tes analyses exploratoires, modèles statistiques et extractions de tendances.

Dans le meilleur des mondes, on cherche une personne (1) ayant déjà travaillé dans ce genre d'environnement hybride; ou (2) qui est déjà expert·e en ingénierie des données en chef et qui rêve du sarrau blanc (métaphorique) qui lui permettra d'expérimenter avec les données au quotidien.

Chez Transit, tu aideras à donner vie aux itinéraires des transports en commun de plus de 40 pays, où chaque degré de précision ajouté se traduit par encore moins de bus et de métros manqués. Ta mission? Redonner aux usager·ère·s la confiance en leur réseau de transport, et aider les villes à réaliser leur plein potentiel avec de moins en moins de voitures sur les routes!

Envie de monter à bord? Voici ce dont on a besoin de ta part :

? Responsabilités

- Être responsable les produits et fonctionnalités des données du début à la fin : encadrement du problème et analyse exploratoire des données (AED), modélisation statistique et extraction des tendances, pipelines, déploiement, suivi, et itération
- Mettre à profit ton expérience, ta sagesse et tes talents d'analyse pour nous aider à concevoir et développer des services backend à l'échelle et des pipelines de données sur Google Cloud Platform (BigQuery, Airflow, Pub/Sub, Cloud Run)
- Réaliser des AED et analyses statistiques complexes à partir des jeux de données les plus intéressants de Transit (traces GPS, flux GTFS et GTFS-Realtime, données sur la fréquentation du réseau, comportements des usager·ère·s) et transformer tes découvertes en modèles, heuristiques et améliorations de produit qui serviront dans l'appli
- Développer des systèmes d'apprentissage automatique de production pour des problèmes comme les prédictions d'heure d'arrivée, les prédictions de la demande et la détection des anomalies dans les flux de données en temps réel
- Être responsable de l'entièreté du cycle de vie de l'apprentissage automatique : apprentissage, suivi, réapprentissage
- Travailler de près avec nos expert·e·s en science des données, ingénieur·e·s de produit, et ami·e·s de DevOps,



et faire le pont entre les idées dignes des grandes publications scientifiques et l'utilisation réelle des systèmes de transport en commun
- Mentorer les développeur·euse·s moins expérimenté·e·s sur la création de logiciels et la pensée statistique
- Mener les révisions de design et nous aider à maintenir une culture où le développement impeccable, la fiabilité et l'ingéniosité sont à l'honneur
- Faire la promotion des standards d'ingénierie (tests, observabilité, CI/CD) dans nos données et nos systèmes d'apprentissage automatique
- Rester au courant des avancées dans le domaine. On vit dans le futur!

✅ Qualités et compétences requises Que tu sois mi-expert·e des données, mi-scientifique ou un·e développeur·euse aguerri·e qui rêve de plonger tête première dans la science des données, pour réussir dans ce rôle, il te faudra un cœur de chercheur·euse et une solide base en science des données. On cherche quelqu'un avec :

- 4 ans ou plus d'expérience professionnelle en tant qu'expert·e en ingénierie des données en chef ou dans un poste à l'intersection de l'ingénierie des données et de la science des données
- Solides compétences avec Python (et idéalement avec TypeScript aussi), avec plusieurs expériences en tant que responsable de systèmes backend et de pipelines de données de bout en bout
- Expérience pratique avec les plateformes infonuagiques, idéalement GCP, et avec des services comme BigQuery, Pub/Sub, Cloud Run et Dataflow
- Bases solides en statistiques, analyse exploratoire des données et modélisation de données à partir de grands ensembles désordonnés de données issues du monde réel. Pas besoin d'avoir travaillé sur des modèles avancés d'apprentissage automatique, mais tes compétences d'analyses devraient déjà être bien établies, en plus d'une grande envie d'en apprendre davantage sur le domaine
- Intérêt prononcé pour le travail en science des données (on veut voir tes cahiers de notes!)
- À l'aise avec les bases de données relationnelles et non relationnelles (PostgreSQL, Redis, etc.) à grande échelle
- Familiarité avec Docker, Kubernetes et CI/CD (intégration continue et déploiement continu) modernes
- Tu te souviendras d'inclure « Rage Against The Lachine » dans l'objet de ton courriel
- Solides compétences de collaboration et de communication pour travailler avec nos collègues expert·e·s en ingénierie des données, science des données, produit et activités commerciales — le genre de supérieur·e dont le travail simplifie le travail des autres.

? Points bonus si…

- Expérience de développement de modèles d'apprentissage automatique du prototype jusqu'au service de production fiable (entraînement, évaluation, déploiement, suivi, réentraînement)
- Expérience avec les banques de caractéristiques (feature stores), les répertoires de modèles (model registries) ou les outils modernes d'exploitation d'apprentissage automatique (MLOps tools)
- Familiarité avec Airflow et autres outils d'orchestration des flux de production
- Expérience avec les données géospatiales, les données en séries temporelles ou les données diffusées en continu, à grande échelle




- Familiarité avec les formats de données des transports (GTFS, GTFS-Realtime) ou autres jeux de données de la mobilité
- Formation en design expérimental (tests A/B, inférence causale, évaluation robuste)
- Contributions à code source libre, présentations en congrès ou colloque, rédaction technique — envoie-nous des liens si tu en as, on veut voir comment tu penses!

Tu as l’impression que ta candidature serait excellente même si ton profil n’a pas toutes les qualités et compétences requises? N’hésite pas à postuler quand même!

? Rémunération et avantages sociaux De 90 000 $ à 125 000 $ CA par année, selon l'expérience

- Options d’achat de parts dans l’entreprise
- Cotisations à votre REER
- Assurance médicale et dentaire
- 5 semaines de vacances
- Semaine de travail de quatre jours à plein salaire (oui oui, tu as bien lu!)
- Équipement Apple
- Allocation mobilité annuelle de 1600 $. STM? BIXI? Uber? Vélo électrique? Trottinette? Se passer d’auto c’est payant chez Transit!
- Un budget pour la formation et le développement professionnel
- Une généreuse politique de congé parental et de maternité/paternité. Faut préparer la relève!
- Horaires de travail flexibles
- Un environnement de travail où chacun·e aide l’autre à s’améliorer, dans un esprit d’équipe, pour un projet commun, tout ça en profitant de la plus belle vue de Montréal et/ou [insérer un fond d’écran Zoom funky]
- Quand tu seras au bureau, tu seras dans un véritable paradis d'urbaniste : jardins urbains du Mile End, pistes cyclables, stations BIXI, arrêts de bus, une station de métro, une infinité de restaurants, de cafés, de bars, de salles de spectacle, de places à bagels...
- Une présentation Dîner-Découverte chaque semaine (repas fourni au bureau).

? ? Parlons diversité

Les transports collectifs sont, plus que tout autre mode de transport, fréquentés en majorité par des femmes et des personnes de couleur. Nous souhaitons nous assurer que cette diversité puisse se refléter dans nos équipes. Nous sommes fermement convaincu·e·s qu’inclure des gens de tous horizons, quel que soit leur genre, origine, orientation sexuelle, âge ou identité nous permet, à terme, de construire une meilleure application.

Nous encourageons les personnes de tous âges, genres, origines et orientations à postuler. Si tu souhaites préciser les pronoms que tu utilises, s’il te plaît mentionne-le lorsque tu nous transmettras ta candidature.

Si la vie t’a donné une perspective unique sur tout ce qui touche au monde des transports (mobilité, accessibilité, urbanisme), n’hésite pas à le mentionner. Ta candidature recevra l’attention qu’elle mérite.

? Comment postuler

Pour postuler, tu dois habiter à Montréal (ou être prêt·e à venir y vivre!)

Envoie-nous un courriel à [email protected], en incluant :

- Ton CV
- Une brève présentation de qui tu es et de pourquoi le poste t'intéresse
- Une analyse que tu as réalisée par le passé (GitHub, cahier de notes Jupyter, billet de blogue, PDF, article, peu importe!) où l'on pourra voir ta façon de penser et ce dont tu es capable

On a déjà hâte de te rencontrer!

Aussi, comment as-tu entendu parler du poste? Hasard, coïncidence, recherches sur Google en plein milieu de la nuit? On meurt d’envie de le savoir.

PS. Malheureusement, nous n'acceptons plus les CV remis en personne et/ou par télégramme chanté. Les sérénades composées au clavier (d'ordi) restent nos préférées!

📌 Développeur·euse en science des données (Montreal)
🏢 TRANSIT
📍 Montreal