Scientifique principal ou scientifique principale de données, Fonction Finances

À titre de Scientifique principal(e) de données dédié(e) à la fonction Finances, vous êtes le moteur technique de la démarche d'innovation de la fonction. Vous travaillez directement avec les équipes d'affaires pour transformer des irritants et des opportunités en solutions concrètes s'appuyant sur l'intelligence artificielle, l'analytique avancée et l'automatisation. Votre force est de bâtir vite et de prouver la valeur. Vous concevez des preuves de concept, des pilotes et des MVP qui permettent de trancher rapidement : ce qui fonctionne est préparé pour un déploiement à plus grande échelle, ce qui ne fonctionne pas génère des apprentissages exploitables.

Vous agissez également comme expert-conseil en IA auprès de la communauté Finances, en collaboration étroite avec la conseillère en innovation.

• Identifier et qualifier, avec les parties prenantes, les cas d'usage à fort potentiel d'application de l'IA, de l'analytique avancée et de l'automatisation au sein de la fonction Finances.
• Évaluer la faisabilité technique, la valeur d'affaires et le potentiel d'adoption des solutions envisagées afin de prioriser les initiatives les plus prometteuses.
• Concevoir et développer rapidement des preuves de concept, des pilotes et des MVP permettant de valider ou d'écarter une hypothèse en quelques semaines.
• Développer des modèles, des algorithmes et des agents IA répondant à des besoins d'affaires précis des équipes Finances.
• Explorer, tester et comparer les nouvelles technologies IA afin d'éclairer les choix technologiques de la fonction Finances.
• Analyser les données financières et opérationnelles pour faire ressortir des tendances, des risques et des pistes d'optimisation.
• Accompagner les équipes Finances dans l'expérimentation et l'adoption des solutions, et agir comme personne-ressource en IA auprès de la communauté.
• Assurer une utilisation responsable, sécuritaire et conforme des données et des solutions d'IA, en cohérence avec les encadrements de l'organisation.
• Préparer les solutions ayant démontré leur valeur en vue de leur industrialisation, en collaboration avec les équipes technologiques concernées.

• Salaire concurrentiel et boni annuel
• 4 semaines de vacances flexibles dès la première année
• Régime de retraite à prestations déterminées qui assure un revenu prévisible et stable durant toute la retraite
• Régime d’assurance collective incluant des services de télémédecine
• Remboursement des frais liés à la santé, au bien-être et à de l’équipement pour le télétravail

Les avantages sont applicables en fonction des critères d’admissibilité.

#LI-Hybrid

• Baccalauréat en statistiques, mathématiques, informatique, intelligence artificielle, apprentissage machine ou dans une discipline appropriée
• Un minimum de six ans d’expérience pertinente en lien avec la science des données
• Veuillez noter que d’autres combinaisons de formation et d’expérience pertinentes pourraient être considérées
• Expérience concrète dans la réalisation de preuves de concept ou de projets d'expérimentation menés en cycle court, du besoin d'affaires à la démonstration de valeur
• Expérience en conception de modèles, de produits de données et de solutions d'intelligence artificielle, incluant l'IA générative ou les agents IA
• Expérience démontrée dans la vulgarisation de concepts techniques complexes et dans l'influence de la prise de décision auprès d'intervenants non techniques
• Connaissance du français nécessaire
• Maîtrise de Python et des principales librairies de traitement et d'analyse de données, ainsi que de SQL
• Connaissance de la fonction Finances (comptabilité, contrôle financier, planification et analyse financière, etc.) ou expérience de travail acquise en soutien à ces domaines
• Connaissance des processus, des données et du vocabulaire financiers permettant d'identifier rapidement les opportunités d'application de l'intelligence artificielle à forte valeur ajoutée
• Maîtrise de l'analyse et de la structuration de problématiques d'affaires ambiguës ou peu définies afin d'en dégager des pistes d'action concrète
• Apprécier les différences, Apprendre avec agilité, Être orienté client, Être orienté vers…