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Directeur Adjoint, Données Quantitatives et Analytiques

Job in Montreal, Montréal, Province de Québec, G4F, Canada
Listing for: iA Financial Group (Industrial Alliance)
Full Time position
Listed on 2026-10-25
Job specializations:
  • IT/Tech
    Data Analyst, Data Engineering, Data Scientist, Data Warehousing
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 120000 - 180000 CAD Yearly CAD 120000.00 180000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Location: Montreal

La fonction Science des données d’iA Gestion mondiale d’actifs (iAGAM) joue un rôle clé dans la transformation stratégique des activités de placement et contribue à la vision à long terme de l’organisation ainsi qu’à ses objectifs en matière de systèmes et de capacités analytiques évolutifs. L’équipe collabore étroitement avec les équipes de placement de première ligne (Front Office) afin de moderniser les processus analytiques, de mettre en place des solutions infonuagiques et d’accélérer l’adoption de capacités avancées d’analytique et d’intelligence artificielle.

Dans le cadre de ce mandat, l’équipe analytique se concentre sur la livraison de produits de données analytiques fiables, de solutions analytiques évolutives et de jeux de données de placement normalisés qui favorisent une prise de décision cohérente au sein des équipes de placement.
L’équipe contribue à moderniser les fondations de données et d’analytique qui soutiennent la production de rapports, l’analyse quantitative, les perspectives de portefeuille et les processus de placement propulsés par l’intelligence artificielle.
Construisez l’avenir avec nous  Le Directeur adjoint conçoit et soutient des produits de données et d’analytique ainsi que des solutions de visualisation pour les équipes de placement. Il assume la responsabilité de l’ensemble du cycle de vie des produits, y compris la conception, le développement, les tests, le déploiement, la documentation, la surveillance et le soutien en production. Le rôle combine une solide expertise en développement, des connaissances quantitatives et financières ainsi qu’une excellente maîtrise des pratiques modernes d’ingénierie des données.
Le Directeur adjoint répond aux besoins complexes des équipes de placement en mettant en œuvre des solutions de données bien conçues, gouvernées, réutilisables et évolutives. Il tire également parti des capacités de développement et d’analytique propulsées par l’IA afin d’accélérer la livraison de solutions à haute valeur ajoutée, de moderniser les solutions existantes, de réduire la dette technique et de développer de nouvelles expériences analytiques.
De plus, le Directeur adjoint démontre de solides compétences en leadership et sait orienter et mobiliser les équipes, tant sur le plan fonctionnel que transversal, dans le cadre des projets dont il a la responsabilité. Ce poste est axé sur l’ingénierie des données et exige une très bonne compréhension des concepts financiers liés à la gestion de portefeuille. Il ne s’agit toutefois pas d’un rôle de recherche quantitative ou de gestion de portefeuille.
Ce que vous accomplirez à nos côtés  Ingénierie de produits de données quantitatives   Concevoir et développer des produits de données quantitatives gouvernés, documentés et réutilisables, offrant des données et calculs de placement cohérents à travers l’organisation.
Développer en Python des processus analytiques complexes, notamment pour les calculs financiers, les séries historiques (time series), le rendement, le risque et l’analyse de portefeuille.
Transformer la logique analytique en solutions testées, documentées et prêtes pour la production.
Utiliser l’IA pour accélérer la conception, la modernisation, les tests et la livraison de produits analytiques.
Développer des visualisations et des applications analytiques à l’aide d’outils tels que Power BI et Streamlit.
Traduire les besoins de placement et les concepts d’affaires en conceptions techniques claires et maintenables.
Modélisation des données et ingénierie infonuagi que   Concevoir des modèles de données de placement fiables et réutilisables qui tiennent compte des besoins d’affaires des consommateurs .
Utiliser des librairies telles que dbt pour les transformations, les tests, la…
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