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Data Scientist – Modélisation & Analyse de données

RED TIC · Montréal

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Permanent Mid 🇫🇷 Français
Python Scala Scikit-learn TensorFlow PyTorch XGBoost Matplotlib Seaborn Power BI Tableau SQL Spark Hadoop Pandas NumPy NLP Computer Vision AWS GCP Azure

Description du poste

À propos du poste

RED TIC recherche un(e) Data Scientist talentueux(se) pour rejoindre son équipe data à Montréal. Vous serez au cœur de l’analyse, de la modélisation prédictive et de l’optimisation des décisions business.

Missions principales

  • Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de bases, API ou fichiers logs.
  • Concevoir, entraîner et déployer des modèles de machine learning pour répondre aux problématiques métier.
  • Analyser et visualiser les données afin d’identifier tendances, anomalies et opportunités d’optimisation.
  • Collaborer avec les équipes produit, marketing et IT pour définir indicateurs de performance et métriques clés.
  • Communiquer les résultats via rapports, tableaux de bord et présentations.
  • Participer à l’amélioration continue des algorithmes, pipelines et à la veille technologique.

Profil recherché

  • Bac+5 en data science, statistiques, informatique ou domaine équivalent.
  • 2 à 5 ans d’expérience en data science ou machine learning.
  • Capacité à vulgariser des concepts techniques pour des publics non techniques.

Compétences requises

  • Maîtrise de Python, R ou Scala.
  • Expérience avec Scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost.
  • Compétences en visualisation avec Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau.
  • Bonne connaissance de SQL et des environnements Spark, Hadoop.
  • Utilisation de Pandas, NumPy, ainsi que des techniques NLP ou Computer Vision.
  • Familiarité avec les services cloud AWS, GCP ou Azure.

Ce que nous offrons

  • Environnement dynamique propice à l’apprentissage continu.
  • Projets variés à fort impact business.
  • Opportunités d’évolution dans un secteur en pleine expansion.

Questions fréquentes

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Le contrat proposé est un Permanent basé à Montréal.

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