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Data Scientist [#3344]

Montreal (Remote), QC
Alteo is looking for a Data Scientist for a permanent position based in Montreal (Remote).

As the Data Scientist you will be responsible to analyze large amounts of raw information and find patterns that will help improve our client’s continued growth. You will be called to define, analyze, report and advise on strategic operational trends across the company, while developing and maintaining durable and scalable reporting and analytical data and predictive models. You will also work closely with our Data Engineering team to ensure the integrity of the analytical and consumption layer of our data pipeline. In this role, you should be highly analytical with a knack for data wrangling, data modeling, analysis, math and statistics, while applying best practices in data mining and machine learning. 

Responsibilities:
  • Working with internal stakeholders to develop, execute, and test different growth experiments that have a significant impact on conversion across all funnels (attraction,, activation, acquisition, retention, referral, and monetization)
  • Developing advanced analytics models and deploying them seamlessly into our operations 
  • Administering our machine learning platform, including curation and model maintenance
  • Being accountable for the availability and delivery of our operational and analytical data pipelines
  • Collaboration with the Enterprise Data Architecture team to identify new data sources, and transforming them into reusable data models 
  • Analyze diverse sources of data to devise actionable insights
  • Capturing, organizing and prioritizing end user requirements and translating them into novel analytical insights
  • Converting insights into a story-telling format for all audiences
  • Developing and maintaining protocols for handling, processing, and cleaning corporate data
  • Helping define and maintain a durable information delivery structure and process
  • Participating in the continuous improvement of decision-making processes within the analytics team
  • Performing various tasks on a daily basis at the request of the Director of Business Intelligence

Profile:
  • Master’s degree in a quantitative field, preferably in Statistics, Mathematics, Data Science or Artificial Intelligence
  • 5+ years of professional experience in machine learning, advanced analytics, and delivering production-grade predictive models
  • Must have experience with a SaaS software company
  • Can demonstrate experience in data mining themes such as classification, regression, association rule learning, clustering/segmentation, anomaly detection, sequential pattern learning, time series forecasting, A/B testing, etc.
  • Must demonstrate sound knowledge and experience in providing predictive insights on digital customer journeys ranging from customer attraction to customer retention.
  • Demonstrated knowledge of cleansing and mining semi-structured big data, and converting them into analytic and reporting data schemas
  • Is experienced using Python, R, SAS, or SPSS
  • Has experience using data science and machine learning platforms such as Databricks, Alteryx, Microsoft Azure Synapse, GCP, AWS, H20.ai, or IBM Watson
  • Experience in big data repositories such as AWS S3, Google BigTable, or Microsoft Azure
  • Experience using analytical data warehouses such as RedShift, BigQuery, and Snowflake 
  • Is proficient in visualizing and presenting insights using Power BI, Data Studio, Tableau, R Shiny, Plotly, or MatPlotLib
  • Has experience with relational SQL and NoSQL databases, including Postgres, MongoDB, BigQuery, etc.
  • Is intimately familiar with the CRISP-DM methodology
  • Knowledge of software engineering best practices across the development lifecycle, including agile methodologies, coding standards, code reviews, source management, build processes, testing, and operations 
  • Can clearly communicate technical information to a non-technical audience
  • Can work independently and prioritize assignments to complete work in a timely manner, with minimal direction
  • Hitting the ground running, confidently able to draw immediate insights and make recommendations on further improving corporate performance
  • A proven work ethic that drives the desired results, with an excellent business acumen and excellent project management skills
  • Collaborating effectively with internal end-users and cross-functional teams to solve problems, implement new reporting solutions, and deliver successfully against high standards.
  • Ideally bilingual (English is a must, French is an asset) 
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Alteo est à la recherche d'un Data Scientist pour un poste permanent basé à Montréal (à distance).

En tant que Data Scientist, vous serez chargé d'analyser de grandes quantités d'informations brutes et de trouver des modèles qui permettront d'améliorer la croissance continue de notre client. Vous serez appelé à définir, analyser, rapporter et conseiller sur les tendances opérationnelles stratégiques à travers l'entreprise, tout en développant et en maintenant des rapports durables et évolutifs et des données analytiques et des modèles prédictifs.  Vous travaillerez également en étroite collaboration avec notre équipe d'ingénierie des données pour garantir l'intégrité de la couche analytique et de consommation de notre pipeline de données. Dans ce rôle, vous devez être très analytique et avoir un don pour le traitement des données, la modélisation des données, l'analyse, les mathématiques et les statistiques, tout en appliquant les meilleures pratiques en matière d'exploration de données et d'apprentissage automatique. 

Responsabilités :
  • Travailler avec les parties prenantes internes pour développer, exécuter et tester différentes expériences de croissance qui ont un impact significatif sur la conversion dans tous les entonnoirs (attraction,, activation, acquisition, rétention, recommandation et monétisation).
  • Développer des modèles analytiques avancés et les déployer de manière transparente dans nos opérations. 
  • Administrer notre plateforme d'apprentissage automatique, y compris la curation et la maintenance des modèles.
  • Être responsable de la disponibilité et de la livraison de nos pipelines de données opérationnelles et analytiques.
  • Collaboration avec l'équipe d'architecture des données d'entreprise pour identifier de nouvelles sources de données et les transformer en modèles de données réutilisables. 
  • Analyser diverses sources de données afin d'obtenir des informations exploitables.
  • Saisir, organiser et hiérarchiser les besoins des utilisateurs finaux et les traduire en informations analytiques inédites.
  • Convertir les informations en un format de narration pour tous les publics.
  • Développer et maintenir des protocoles pour la manipulation, le traitement et le nettoyage des données de l'entreprise.
  • Contribuer à la définition et au maintien d'une structure et d'un processus durables de diffusion de l'information.
  • Participer à l'amélioration continue des processus décisionnels au sein de l'équipe d'analystes.
  • Effectuer diverses tâches quotidiennes à la demande du directeur de l'intelligence économique.

Profil :
  • Master dans un domaine quantitatif, de préférence en statistiques, mathématiques, science des données ou intelligence artificielle.
  • 5+ ans d'expérience professionnelle dans l'apprentissage automatique, l'analyse avancée, et la livraison de modèles prédictifs de qualité production.
  • Doit avoir une expérience dans une entreprise de logiciels SaaS
  • Peut démontrer une expérience dans les thèmes d'exploration de données tels que la classification, la régression, l'apprentissage de règles d'association, le clustering/segmentation, la détection d'anomalies, l'apprentissage séquentiel de motifs, la prévision de séries chronologiques, les tests A/B, etc.
  • Doit démontrer une connaissance et une expérience solides dans la fourniture d'informations prédictives sur les parcours numériques des clients, de l'attraction à la fidélisation des clients.
  • Connaissance avérée du nettoyage et de l'exploitation de big data semi-structurés, et de leur conversion en schémas de données analytiques et de reporting.
  • Expérience de l'utilisation de Python, R, SAS ou SPSS.
  • Expérience de l'utilisation de plateformes de science des données et d'apprentissage automatique telles que Databricks, Alteryx, Microsoft Azure Synapse, GCP, AWS, H20.ai ou IBM Watson.
  • Expérience dans les référentiels de big data tels que AWS S3, Google BigTable ou Microsoft Azure.
  • Expérience de l'utilisation d'entrepôts de données analytiques tels que RedShift, BigQuery et Snowflake. 
  • Maîtrise de la visualisation et de la présentation d'informations à l'aide de Power BI, Data Studio, Tableau, R Shiny, Plotly ou MatPlotLib.
  • Expérience des bases de données relationnelles SQL et NoSQL, notamment Postgres, MongoDB, BigQuery, etc.
  • Est intimement familier avec la méthodologie CRISP-DM
  • Connaissance des meilleures pratiques d'ingénierie logicielle tout au long du cycle de développement, y compris les méthodologies agiles, les normes de codage, les revues de code, la gestion des sources, les processus de construction, les tests et les opérations. 
  • Peut communiquer clairement des informations techniques à un public non technique.
  • Peut travailler de manière autonome et hiérarchiser les tâches afin de terminer le travail en temps voulu, avec un minimum de directives.
  • Capacité à agir rapidement, à tirer des conclusions immédiates et à formuler des recommandations pour améliorer les performances de l'entreprise.
  • Une éthique de travail éprouvée qui permet d'obtenir les résultats souhaités, avec un excellent sens des affaires et d'excellentes compétences en gestion de projet
  • Collaborer efficacement avec les utilisateurs finaux internes et les équipes interfonctionnelles pour résoudre les problèmes, mettre en œuvre de nouvelles solutions de reporting, et livrer avec succès en respectant des normes élevées.
  • Idéalement bilingue (l'anglais est indispensable, le français est un atout). 

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