Ce mandat est effectué en mode TÉLÉTRAVAIL. Ce mandat est d’une durée de 36 mois.

Activités :

• Participer aux travaux de conception, de mise en place et de validation du nouvel écosystème informationnel ;
• Fournir des avis et des conseils sur les solutions en analytique avancée/intelligence artificielle à privilégier afin de supporter les gestionnaires et leurs équipes dans une prise de décision éclairée ;
• Contribuer à la mise en œuvre des initiatives et des projets utilisant l’analytique avancée qui apporte des bénéfices concrets pour la clientèle internes et externes du client;
• Accompagner et réaliser des projets de valorisation de données ;
• Représenter et accompagner la direction dans les projets communs et organisationnels en lien avec la science des données ;
• Collecter et préparer le traitement des données de façon précise et impartiale, intégrée, coordonnée et selon les plans ;
• Participer à l’élaboration des modèles analytiques appliqués (algorithmes) et des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes opérationnels ;
• Agir sur des aspects technologiques et applicatifs variés et soutenus par l’intelligence artificielle, la mobilité, l’infonuagique et l’analytique d’affaires ;
• Traduire les besoins d’affaires sous forme de modèles mathématiques ou statistiques afin d’identifier des opportunités de performance et d’amélioration des services, et ce, en s’assurant de la cohérence de l’ensemble et dans le respect du cadre réglementaire de l’organisation en vigueur (protection des renseignements personnel et sécurité) ;
• Analyser, présenter et recommander des scénarios de solution d’analyse de données variés et novateurs dans des dossiers d’affaires ;
• Trouver, enrichir, transformer, interpréter et exploiter des données en autonomie en vue de créer des produits d’information stratégique ;
• Effectuer l’analyse des résultats ainsi que le diagnostic des tendances et faire des recommandations permettant d’optimiser les processus dans les secteurs d’affaires ;
• Définir, concevoir et mettre en place des mesures et des indicateurs de performance pour les redditions de comptes stratégiques et opérationnelles pour toute l’organisation ;
• Implanter des systèmes et des méthodologies de suivi et de mesure des indicateurs de performance ;
• Gérer, identifier et interpréter de grandes quantités de données provenant de sources différentes ;
• Réaliser des visualisations pour faciliter la compréhension des données ;
• Effectuer les configurations nécessaires au sein des solutions en analytique d’affaires pour répondre au besoin de modélisation et de présentation de l’information ;
• Effectuer des recherches, préparer et présenter des rapports et recommander des projets de recherche ou d’exploration auxanalystes ainsi qu’aux gestionnaires de la direction et aux cadres de direction ;
• Assurer une veille des meilleures pratiques dans le domaine de la science de la donnée et de la performance organisationnelle ;
• Communiquer efficacement et présenter des conclusions aux spécialistes, aux gestionnaires et à des ressources qui ne connaissent pas le domaine ;
• Décrire clairement les méthodes employées pour effectuer les recherches et exploiter les données ;
• Conseiller l’organisation sur les orientations et les stratégies à prendre dans les volets d’analytique avancée et de valorisation des données ;
• Participer à la rédaction et l’application d’un programme de science des données qui permet d’établir les possibilités d’exploitation des données et fournir des solutions et des moyens pour ce faire ;
• Recommander de nouveaux projets d’exploitation des données dans les plans annuels, c’est-à-dire cerner les lacunes en matière d’analyse et trouver des solutions ;
• Fournir des conseils stratégiques sur le développement de projets impliquant les données et les innovations possibles ;
• Fournir des conseils concernant les limites des modèles et suggérer des approches adaptées au problème métier ;
• Développer des modèles avancés ou sur mesure ;
• Concevoir des pipelines robustes ;
• Piloter des projets de bout en bout avec une équipe attitrée ;
• Accompagner les équipes de réalisation ;
• Définir les bonnes pratiques.

Biens livrables :

• Documentation, tests et capsules de formation pour assurer la pérennité des connaissances et travaux en lien avec la mise en place des nouveaux outils analytiques;
• Rapports d’état sur le besoin de la clientèle, la faisabilité et la planification des travaux (incluant la répartition des efforts et l’utilisation des infrastructures nécessaires et pertinentes) ;
• Rapports de conceptualisation des solutions possibles (hypothèse des meilleurs modèles en fonction de la problématique) ;
• Rapports analytique descriptif des données (état des lieux de la donnée disponible et de sa qualité partagé par l’intermédiaire de tableaux de bord préliminaires) ;
• Rapports analytique diagnostique (état des lieux des tendances, des corrélations, des biais éthiques via des tableaux de bord préliminaires) ;
• Rapports de validation du codage des modèles algorithmiques testés (des hypothèses de modélisation) ;
• Rapports de validation de performance des modèles algorithmiques (taux de succès en fonction des groupes témoins existants et cohérence du comportement des données en fonction des relations trouvées) ;
• Rapport final en analytique avancée (documentation détaillée du besoin, de la problématique, de la solution et des constats en fonctiondes modèles utilisés) ;
• Tableau de bord final des modèles en analytique correspondant aux besoins concrets du client.
• Documentation, tests et capsules de formation pour assurer la pérennité des connaissances et travaux en lien avec la mise en place des nouveaux outils analytiques;
• Programme d’innovation ;
• Rapports de recommandations ;
• Guides de bonnes pratiques.

Exigences :

1. Être titulaire d’un baccalauréat en statistique, mathématiques, physique, science des données, informatique, ingénierie, intelligence artificielle, géomatique, science économique ou tout autre diplôme universitairecomprenant l’analyse de statistique avancée¹ ;
2. Posséder huit (8) années d’expérience en modélisation en apprentissage automatique (ML, Machine Learning) ;
3. Avoir cumulé, au cours des six (6) dernières années, 660 jours-personne à titre de conseiller en science de la donnée (ou scientifique de données), à l’exclusion des fonctions d’analyste de données ou d’expert BI, dans un environnement organisationnel comparable à celui du client ;
4. Avoir cumulé, au cours de cinq (5) mandats réalisés, 540 jours-personne impliquant l’utilisation d’outils propres aux équipes de valorisation de données tels que: Python, SQL, Git, DevOps et MLOps dans un environnement organisationnel similaire à celui du client;
5. Avoir contribué, dans les six (6) dernières années, au recueil et à la rédaction de besoins d’affaires d’une durée minimale de 60 jours-personne dans un contexte de transformation organisationnelle.