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Expert en science de données​/intelligence artificielle appliquée

Job in Montreal, Montréal, Province de Québec, Canada
Listing for: TEHORA inc.
Full Time position
Listed on 2026-09-05
Job specializations:
  • IT/Tech
    Machine Learning/ ML Engineer, Data Scientist, AI Engineer (Applied/Software), Data Analyst
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 85000 - 110000 CAD Yearly CAD 85000.00 110000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Position: Expert en science de données / intelligence artificielle appliquée
Location: Montreal

Overview

TEHORA est présentement à la recherche d'un(e) expert en science de données / intelligence artificielle appliquée ayant d’excellentes aptitudes techniques et connaissances, et souhaitant mettre à profit ses compétences au sein d’une équipe polyvalente. Sans être exhaustifs, voici les services et livrables que devra fournir la personne retenue.

Responsabilités et livrables
  • Appliquer des outils d'apprentissage automatique et des techniques statistiques pour développer des modèles d'apprentissage machine et prendre en charge la gestion des modèles tout au long du cycle de vie du modèle;
  • Développer, surveiller et améliorer les algorithmes prédictifs d’Espace Données en collaboration avec les équipes de développement ML et le chargé de produit;
  • Créer des algorithmes et concevoir des expériences pour fusionner, gérer, interroger et extraire des données afin de fournir des rapports personnalisés aux collègues, aux clients ou à l'ensemble de l'organisation;
  • Améliorer les procédures de collecte de données pour inclure des informations pertinentes pour la construction des solutions d’intelligence artificielle;
  • Tester des modèles d'exploration de données pour sélectionner les plus appropriés pour le développement des algorithmes prédictifs;
  • Maintenir une communication claire et cohérente, à la fois verbale et écrite, pour comprendre les besoins en données et rendre compte des résultats;
  • Combiner des modèles grâce à la modélisation d'ensemble;
  • Présenter des informations à l’aide de techniques de visualisation de données;
  • Évaluer l'efficacité des sources de données et des techniques de collecte et améliorer les méthodes de collecte de données;
  • Fournir de la documentation technique et opérationnelle de la plateforme MLOps (Wiki, spécifications de conception et de cartographie);
  • Participer à l’examen du code par les pairs, aux tests et à la mise en œuvre des meilleures pratiques de développement logiciel;
  • Participer aux projets de développement en assurant un suivi rigoureux des tâches et le respect des échéances, en collaborant avec de multiples parties prenantes dans un environnement itératif, rapide et en constante évolution;
  • Participer à l’évolution de l’architecture des solutions d’intelligence artificielle d’Espace Données ou de toute autre solution ayant recours à l’intelligence artificielle;
  • Conseiller sur les bonnes pratiques en développement et en assurance qualité en participant à l’amélioration continue des standards de développement et en s’assurant de leur respect lors des revues de code.
Profil et qualifications
  • Détenir un diplôme universitaire dans un domaine pertinent et en lien avec le mandat avec un minimum de cinq (5) ans d’expérience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle (selon le profil). Équivalente : un diplôme collégial avec un minimum de huit (8) ans d’expérience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle (selon profil);
  • Détenir une expérience d’au moins trois (3) ans en méthodologie agile;
  • Avoir d’excellentes habiletés de communication orale et écrite en français;
  • Posséder au moins cinq (5) années actives d’expérience à titre d’expert en science de données et en intelligence artificielle;
  • Avoir réalisé au cours des cinq (5) dernières années au moins trois (3) mandats de développement de solutions d’intelligence artificielle appliquée et d’algorithmes d’apprentissage machine.
Compétences et outils
  • Solide expérience en développement de solutions d’intelligence artificielle en utilisant la science des données;
  • Compréhension solide des mathématiques et statistiques appliquées, y compris les tests statistiques, les distributions, la régression, les estimateurs du maximum de vraisemblance;
  • Solide expérience des approches d’apprentissage machine supervisé, non supervisé et apprentissage profond (deep learning), traitement naturel du langage;
  • Maitrise des méthodes d'apprentissage automatique telles que : régression et ses variantes, k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, SVM, Decision Forest, réseaux de neurones (CNNs, LSTMs, RNNs, GANs);
  • Expérience approfondie en préparation, transformation et nettoyage des données ainsi que des outils de visualisation;
  • Connaissance approfondie…
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