Scientifique de Données

Notre culture vous élève - il n'y a pas d'ego sur le chemin. Notre objectif commun? Nous voulons tous gagner pour nos clients. Nous visons à être toujours évolutifs, dynamiques et ambitieux. Nous croyons au pouvoir des connexions authentiques. Chaque employé fait partie de ce qui nous rend uniques sur le marché: agiles et dévoués.

Time Type:
Régulier

Job Description:
Ce poste est hybride. La personne titulaire du poste peut être basée à Quincy, MA, USA ou à Burlington, ON, CA ou à Montréal, QC, CA ou à Trois-Rivières, QC, CA.

Responsabilités:

- En tant qu'expert(e) des données chez Cogeco, développer des solutions de modélisation prédictive et d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux complexes, créant ainsi de la valeur pour la Société.
- Transformer les données en perspectives qui contribuent à améliorer la valeur de la Société.
- Exécuter l'analyse exploratoire des données, le prétraitement de celles-ci, le développement de modèles, le déploiement de modèles et la surveillance.
- Utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la segmentation des clients, la prédiction des désabonnements et les efforts de marketing personnalisé.
- Planifier et exécuter des expériences analytiques pour aider à résoudre des problèmes commerciaux.
- Proposer des solutions et des stratégies pour relever les défis commerciaux.
- Affiner et améliorer continuellement les modèles en fonction des rétroactions et de l'évolution des besoins de la Société.
- Exploiter les techniques d'analyse avancées pour développer une connaissance approfondie de l'expérience client, utiliser les données et les analyses pour optimiser les campagnes de marketing, et élaborer des stratégies grâce à des aperçus pour attirer une nouvelle clientèle et fidéliser la clientèle existante.
- Collaborer avec les partenaires d’affaires pour développer des moyens inédits d'atteindre les objectifs en utilisant des techniques et des outils de pointe.
- Communiquer efficacement l'approche analytique et le cycle de vie de la science des données à la direction et aux partenaires d’affaires.
- Défendre et éduquer sur la valeur de la prise de décision basée sur les données en se concentrant sur le « comment et pourquoi » de la résolution des problèmes et la faire valoir.
- Créer des modèles reproductibles, interprétables, dynamiques et évolutifs qui sont intégrés de manière transparente dans les produits de données analytiques.
- Concevoir des fonctionnalités en utilisant votre sens des affaires pour trouver de nouvelles façons de combiner des sources de données internes et externes disparates.
- Partager votre passion pour la science des données avec une communauté d'entreprise plus large; pour ce faire, identifier et développer des processus, des cadres, des outils, des méthodes et des normes à long terme.
- Collaborer, encadrer et apprendre avec une équipe croissante d’expert(e)s de données expérimentées.

Qualifications:

- Baccalauréat requis, maîtrise ou doctorat préféré.
- Baccalauréat en science des données, informatique, ingénierie, statistiques et 5 années d'expérience ou plus OU diplôme d'études supérieures dans une discipline quantitative et ensemble de compétences démontré en science des données, en plus d’au moins 2 années d'expérience professionnelle ou plus.
- Doit maîtriser la rédaction de requêtes SQL complexes.
- Expérience pratique avancée avec la pile de science des données Python.
- Historique de projets analytiques couvrant toutes les étapes du cycle de vie de la science des données.
- Forte compréhension des approches quantitatives, de leurs avantages et de leurs limites.
- Capacité analytique requise pour recueillir des données, effectuer des transformations, réaliser des analyses complexes, résoudre des problèmes à la fois commerciaux et techniques.
- Maîtrise de l'exploration de données, des mathématiques et de l'analyse statistique.
- Expérience en matière de reconnaissance des formes et de modélisation prédictive.
- Expérience des plateformes infonuagiques telles que Google Cloud, AWS ou Azure.
- Excellentes compétences interpersonnelles, de communication, d'écoute et de présentation.
- Excellentes compétences en matière de résolution de problèmes et capacité à travailler de manière indépendante ainsi qu'en équipe.
- La maîtrise de l'anglais et du français (à l'oral et à l'écrit) est requise pour collaborer avec les parties prenantes au Québec, en Ontario et aux États-Unis.
- Doit maîtriser l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes de regroupement, de classification, de régression, de détection d'anomalies, de simulation et d'optimisation sur des ensembles de données à grande échelle.
- Expérience avec des outils de visualisation de données de préférence — Tableau, PowerBI, Looker, Plotly, etc.

Expérience numérique et d’Agile:

- Solide compréhension des méthodologies Agile.
- Ouverture à travailler dans des environnements Agile avec de multiples parties prenantes.
- Compéte