Analyste de données av., info. déc. II

Résumé

Nous sommes à la recherche d’un scientifique des données complet pour se joindre à notre équipe. À ce poste, vous serez responsable de tirer parti des données de vente, de marketing et de comportement pour analyser et optimiser les activités de marketing. Ce poste soutiendra un portefeuille de projets de marketing, y compris la modélisation de la combinaison de marketing, l’analyse des répercussions causales, la modélisation prédictive pour l’acquisition et la fidélisation des clients, l’analyse de la valeur à vie, etc.

Principales responsabilités

• Élaborer et tenir à jour des modèles mathématiques pour guider la planification stratégique des affaires et le marketing.
• Élaborer et tenir à jour des modèles prédictifs de formation continue pour l’acquisition et la fidélisation des clients
• Mener des expériences statistiques pour soutenir un centre de connaissances pour obtenir des renseignements stratégiques sur le marketing.
• Analyser, interpréter et présenter les conclusions et les recommandations aux équipes d’affaires multidisciplinaires
• Collaborer avec les équipes Marque, Marketing et Technique pour traduire les besoins de l’entreprise en solutions.
• Participer à des programmes pilotes pour garder une longueur d’avance dans les progrès appliqués en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
• Soutenir MLOps/DevOps pour les environnements de modèle de production et l’automatisation des processus/tests
• Documentez clairement votre travail et présentez les concepts aux auditoires techniques et non techniques.
• Participer au transfert de connaissances et à la formation croisée pour faciliter la continuité et la résilience des activités.

• Résolution proactive des problèmes : Identifie les besoins essentiels et prend des mesures décisives pour y répondre efficacement. 
• Innovation et amélioration continue : Recherche activement et met en œuvre de nouvelles idées et solutions novatrices, en explorant de façon proactive de nouveaux domaines et de nouvelles occasions de croissance. 
• Approche axée sur le client : Démontre une compréhension approfondie des besoins du client, anticipe et dépasse les attentes pour stimuler la satisfaction du client. 
• Analytique et axé sur les solutions : applique habilement des méthodologies systématiques de résolution de problèmes à des défis complexes, en fournissant constamment des solutions efficaces. 
• Capacité d’apprentissage et développement continu : enquête de façon proactive sur les erreurs, favorise une culture d’apprentissage à partir de l’expérience et cherche activement des occasions d’élargir ses compétences et ses responsabilités. 
• Mentorat et collaboration : Encadre et guide les membres juniors de l’équipe, favorisant un environnement collaboratif de partage des connaissances et de soutien mutuel.

Qualifications essentielles

• Baccalauréat dans un domaine quantitatif (p. ex., Informatique, mathématiques, statistiques, ingénierie)
• Solide expérience en science des données, en apprentissage automatique, en recherche et en développement de pipelines de données
• Maîtrise de la gestion des données et des langages de programmation analytiques (Python, SQL, R)
• Maîtrise de l’utilisation d’ensembles de visualisation de données et d’outils de veille économique courants
• Expérience en développement et en maintenance de produits d’entreposage et de lac de données
• Expérience de travail avec de vastes ensembles de données marketing, médias, comportementales ou cognitives
• Expérience de travail dans des environnements en nuage sécurisés de l’entreprise (p. ex., GCP, AWS, Azure)
• Expérience des modèles d’optimisation limités et des méthodes de simulation statistique
• Expérience dans l’application de concepts statistiques bayésiens et fréquentistes à de grands ensembles de données
• Expérience des bibliothèques Python analytiques (p. ex., TensorFlow, Keras, scikit-learn, pandas)
• Connaissance des philosophies et des flux de travail de gestion de projet agile Le bilinguisme est un atout (anglais et français); une connaissance adéquate du français est requise pour les postes au Québec.

Le générique masculin est utilisé sans discrimination et uniquement dans le but d'alléger le texte.