détails d'emploi
À titre de Scientifique de données, vous serez au cœur de notre mission analytique pour le secteur de l'assurance collective et des ventes. Le ou la candidat(e) idéal(e) possède une solide compréhension du secteur de l'assurance ou des services financiers, combinée à une expertise pointue en modélisation et en programmation (notamment avec Python). Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne dotée d'un fort sens des affaires, capable de vulgariser des concepts complexes, de communiquer efficacement avec des parties prenantes variées et de contribuer activement aux prises de décision stratégiques.
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Statut : Mandat contractuel (opportunité à long terme avec possibilité d’évolution vers un rôle permanent)
Date de début : Dès que possible
Date de fin du contrat : 31 mars 2027
Horaire : 35 heures / semaine (aucune particularité)
Emplacement : Québec ou Montréal (mode hybride, quelques rencontres à prévoir en présentiel)
Budget/Rémunération : Selon la grille Concepteur de données
Avantages
Stabilité et longévité : Un mandat de longue durée s'étendant jusqu'en 2027.
Perspectives d'avenir : Opportunité d'évolution vers un rôle permanent au sein de l'organisation.
Flexibilité : Formule de travail hybride basée à Québec ou à Montréal.
Environnement stimulant : Participation active à l'innovation technologique dans un cadre réglementé et axé sur la croissance.
Responsabilités
Livraison de solutions : Concevoir et déployer des solutions analytiques innovantes de bout en bout, de la définition initiale du problème jusqu’à l’adoption par les utilisateurs.
Gestion du cycle de données : Explorer, préparer, nettoyer et valider les données avec rigueur ; réaliser le feature engineering, tester les modèles et en assurer le suivi rigoureux post-déploiement.
Conformité méthodologique : Appliquer des méthodes explicables, robustes et adaptées aux exigences d'un environnement hautement réglementé.
Création de valeur : Identifier de façon proactive les opportunités d’affaires où la science des données et l'analyse avancée peuvent générer de la valeur pour l'organisation.
Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les équipes d’ingénierie de données et d’infrastructure afin d’assurer l’intégration fluide, la performance optimale et la maintenance des solutions analytiques.
Mentorat et développement : Contribuer à la croissance de l’équipe en accompagnant et en guidant les membres plus juniors afin d'élever le niveau technique collectif.
Veille technologique : Assurer de façon autonome une vigie continue des avancées scientifiques et technologiques en IA, GenAI, NLP et machine learning.
Qualifications
Expérience et formation requises
- Expérience : 5 ans et plus d’expérience pertinente en science des données, sciences actuarielles ou dans un domaine quantitatif connexe.
- Éducation : Diplôme universitaire en science des données, mathématiques, statistiques, actuariat ou informatique.
Compétences techniques (Exigences)
- Langages : Maîtrise avancée de Python ou R, ainsi qu'une excellente maîtrise du langage SQL.
- Modélisation : Solide expertise en modélisation statistique, mathématique et programmation.
- Langues : Bilinguisme obligatoire (français et anglais). Les profils unilingues anglophones ne seront pas retenus.
Compétences techniques (Atouts)
- Connaissance sectorielle : Expérience dans le secteur de l’assurance ou des services financiers (particulièrement en tarification, gestion du risque, souscription ou réclamations) constitue un atout majeur.
- Technologies émergentes : Exposition ou expérience pratique avec la GenAI (IA générative), le NLP (traitement du langage naturel) ou les frameworks modernes de machine learning.
Compétences comportementales et interpersonnelles
- Communication et vulgarisation : Capacité reconnue à traduire des concepts analytiques complexes en langage d'affaires clair pour des parties prenantes diversifiées.
- Gestion de l'ambiguïté : Esprit entrepreneurial, grande adaptabilité face aux changements de priorités et habileté à naviguer à travers des dépendances interfonctionnelles.
- Rigueur : Grande rigueur méthodologique et pensée analytique structurée.
Sommaire
À titre de Scientifique de données, vous serez au cœur de notre mission analytique pour le secteur de l'assurance collective et des ventes. Le ou la candidat(e) idéal(e) possède une solide compréhension du secteur de l'assurance ou des services financiers, combinée à une expertise pointue en modélisation et en programmation (notamment avec Python). Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne dotée d'un fort sens des affaires, capable de vulgariser des concepts complexes, de communiquer efficacement avec des parties prenantes variées et de contribuer activement aux prises de décision stratégiques.
Randstad Canada s'engage à favoriser une main-d'œuvre représentative de toutes les populations du Canada. Nous nous engageons en conséquence à développer et à mettre en œuvre des stratégies pour promouvoir l'équité, la diversité et l'inclusion dans toutes nos sphères d'activité en examinant nos politiques, pratiques et systèmes internes tout au long du cycle de vie de notre main-d'œuvre, y compris au niveau du recrutement, de la rétention et de l'avancement pour tout individu. En plus de notre profond engagement sur le respect des principes des droits de la personne, nous nous engageons à prendre toute mesure positive pour influer sur les changements à mettre en place en vue de garantir la participation de tout individu dans le monde du travail et ce, sans obstacle, systémique ou autre, en particulier pour les groupes en quête d'équité généralement sous-représentés dans la main-d'œuvre au Canada, y compris les personnes qui s'identifient comme femmes ou personnes non-binaires/non conformes au genre, les Peuples et communautés autochtones, les personnes en situation de handicap (visible ou invisible), les personnes faisant partie des minorités visibles, les personnes racisées et des communautés LGBTQ2+.
Randstad Canada s'engage à créer et à maintenir un milieu de travail inclusif et accessible pour toutes les personnes candidates et employés en soutenant leurs besoins d'accessibilité et d'accommodation tout au long du cycle de vie de l'emploi. Nous demandons à toutes les personnes demandeuses d'emploi de bien vouloir identifier leurs besoins en matière d'accommodation en envoyant un courriel à accessibilite@randstad.ca pour s'assurer de leur capacité à participer pleinement au processus d'entrevue.
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À titre de Scientifique de données, vous serez au cœur de notre mission analytique pour le secteur de l'assurance collective et des ventes. Le ou la candidat(e) idéal(e) possède une solide compréhension du secteur de l'assurance ou des services financiers, combinée à une expertise pointue en modélisation et en programmation (notamment avec Python). Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne dotée d'un fort sens des affaires, capable de vulgariser des concepts complexes, de communiquer efficacement avec des parties prenantes variées et de contribuer activement aux prises de décision stratégiques.
Statut : Mandat contractuel (opportunité à long terme avec possibilité d’évolution vers un rôle permanent)
Date de début : Dès que possible
Date de fin du contrat : 31 mars 2027
Horaire : 35 heures / semaine (aucune particularité)
Emplacement : Québec ou Montréal (mode hybride, quelques rencontres à prévoir en présentiel)
Budget/Rémunération : Selon la grille Concepteur de données
Avantages
Stabilité et longévité : Un mandat de longue durée s'étendant jusqu'en 2027.
...
Perspectives d'avenir : Opportunité d'évolution vers un rôle permanent au sein de l'organisation.
Flexibilité : Formule de travail hybride basée à Québec ou à Montréal.
Environnement stimulant : Participation active à l'innovation technologique dans un cadre réglementé et axé sur la croissance.
Responsabilités
Livraison de solutions : Concevoir et déployer des solutions analytiques innovantes de bout en bout, de la définition initiale du problème jusqu’à l’adoption par les utilisateurs.
Gestion du cycle de données : Explorer, préparer, nettoyer et valider les données avec rigueur ; réaliser le feature engineering, tester les modèles et en assurer le suivi rigoureux post-déploiement.
Conformité méthodologique : Appliquer des méthodes explicables, robustes et adaptées aux exigences d'un environnement hautement réglementé.
Création de valeur : Identifier de façon proactive les opportunités d’affaires où la science des données et l'analyse avancée peuvent générer de la valeur pour l'organisation.
Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les équipes d’ingénierie de données et d’infrastructure afin d’assurer l’intégration fluide, la performance optimale et la maintenance des solutions analytiques.
Mentorat et développement : Contribuer à la croissance de l’équipe en accompagnant et en guidant les membres plus juniors afin d'élever le niveau technique collectif.
Veille technologique : Assurer de façon autonome une vigie continue des avancées scientifiques et technologiques en IA, GenAI, NLP et machine learning.
Qualifications
Expérience et formation requises
- Expérience : 5 ans et plus d’expérience pertinente en science des données, sciences actuarielles ou dans un domaine quantitatif connexe.
- Éducation : Diplôme universitaire en science des données, mathématiques, statistiques, actuariat ou informatique.
Compétences techniques (Exigences)
- Langages : Maîtrise avancée de Python ou R, ainsi qu'une excellente maîtrise du langage SQL.
- Modélisation : Solide expertise en modélisation statistique, mathématique et programmation.
- Langues : Bilinguisme obligatoire (français et anglais). Les profils unilingues anglophones ne seront pas retenus.
Compétences techniques (Atouts)
- Connaissance sectorielle : Expérience dans le secteur de l’assurance ou des services financiers (particulièrement en tarification, gestion du risque, souscription ou réclamations) constitue un atout majeur.
- Technologies émergentes : Exposition ou expérience pratique avec la GenAI (IA générative), le NLP (traitement du langage naturel) ou les frameworks modernes de machine learning.
Compétences comportementales et interpersonnelles
- Communication et vulgarisation : Capacité reconnue à traduire des concepts analytiques complexes en langage d'affaires clair pour des parties prenantes diversifiées.
- Gestion de l'ambiguïté : Esprit entrepreneurial, grande adaptabilité face aux changements de priorités et habileté à naviguer à travers des dépendances interfonctionnelles.
- Rigueur : Grande rigueur méthodologique et pensée analytique structurée.
Sommaire
À titre de Scientifique de données, vous serez au cœur de notre mission analytique pour le secteur de l'assurance collective et des ventes. Le ou la candidat(e) idéal(e) possède une solide compréhension du secteur de l'assurance ou des services financiers, combinée à une expertise pointue en modélisation et en programmation (notamment avec Python). Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne dotée d'un fort sens des affaires, capable de vulgariser des concepts complexes, de communiquer efficacement avec des parties prenantes variées et de contribuer activement aux prises de décision stratégiques.
Randstad Canada s'engage à favoriser une main-d'œuvre représentative de toutes les populations du Canada. Nous nous engageons en conséquence à développer et à mettre en œuvre des stratégies pour promouvoir l'équité, la diversité et l'inclusion dans toutes nos sphères d'activité en examinant nos politiques, pratiques et systèmes internes tout au long du cycle de vie de notre main-d'œuvre, y compris au niveau du recrutement, de la rétention et de l'avancement pour tout individu. En plus de notre profond engagement sur le respect des principes des droits de la personne, nous nous engageons à prendre toute mesure positive pour influer sur les changements à mettre en place en vue de garantir la participation de tout individu dans le monde du travail et ce, sans obstacle, systémique ou autre, en particulier pour les groupes en quête d'équité généralement sous-représentés dans la main-d'œuvre au Canada, y compris les personnes qui s'identifient comme femmes ou personnes non-binaires/non conformes au genre, les Peuples et communautés autochtones, les personnes en situation de handicap (visible ou invisible), les personnes faisant partie des minorités visibles, les personnes racisées et des communautés LGBTQ2+.
Randstad Canada s'engage à créer et à maintenir un milieu de travail inclusif et accessible pour toutes les personnes candidates et employés en soutenant leurs besoins d'accessibilité et d'accommodation tout au long du cycle de vie de l'emploi. Nous demandons à toutes les personnes demandeuses d'emploi de bien vouloir identifier leurs besoins en matière d'accommodation en envoyant un courriel à accessibilite@randstad.ca pour s'assurer de leur capacité à participer pleinement au processus d'entrevue.
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