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Lead data engineer, applied ai data ingestion & integration

Job in Toronto, Ontario, C6A, Canada
Listing for: BMO Financial Group
Full Time position
Listed on 2026-08-16
Job specializations:
  • IT/Tech
    Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning/ ML Engineer, Data Science Manager
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 103000 - 192000 CAD Yearly CAD 103000.00 192000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below

Date limite pour présenter sa candidature :

09/29/2026

Adresse :

100 King Street West

Groupe de famille d'emploi :

Analyses des données et communication de l'information

HYBRID ROLE

Utiliser des algorithmes et des technologies analytiques avancés (p. ex., apprentissage machine, apprentissage profond, intelligence artificielle) pour explorer et analyser de grands ensembles de données structurées et non structurées afin d’obtenir des renseignements. Concevoir et construire de nouveaux processus pour la modélisation des données. Élaborer des modèles prédictifs et tirer parti de la technologie des mégadonnées pour concevoir des solutions qui permettent d’éclairer la prise de décisions d’affaires, d’améliorer l’expérience client et de stimuler la productivité.

Collaborer avec d’autres professionnels et équipes liés aux données et aux analyses afin d’optimiser, de peaufiner et de faire évoluer l’analyse vers des solutions d’analyse évoluées.

Responsabilités:
  • Jouer un rôle actif dans l’affichage futuriste des données et l’avancement des stratégies de novatrices liées aux données pour comprendre les tendances des consommateurs et résoudre les problèmes d’affaires.
  • Utiliser l’exploration des données et l’extraction de données utilisables à partir de sources de données précieuses pour évaluer la faisabilité des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine afin d’améliorer le traitement et l’utilisation des données de l’organisation.
  • Effectuer des analyses à grande échelle des renseignements pour découvrir les habitudes et les tendances en combinant différents modules et algorithmes.
  • Utiliser l’analyse pour fournir des recommandations et des conseils aux leaders des groupes d’exploitation afin de maintenir la compétitivité sur le marché.
  • Développer des systèmes de prévision et des algorithmes d’apprentissage machine. Explorer d’autres technologies et outils pour développer des solutions novatrices liées aux données pour les parties prenantes du secteur d’activité.
  • Collaborer avec l’équipe Produits et les partenaires pour comprendre les prises de décision, la planification des activités et la future feuille de route qui sont fondées sur les données, fournir de telles décisions, planification et feuille de route.
  • Exercer ses activités à l’échelle du groupe d’exploitation ou de l’organisation et être un spécialiste-ressource pour la haute direction et les parties prenantes.
  • User de son expertise et de sa pensée créative pour gérer des situations uniques ou ambiguës et trouver des solutions à des problèmes pouvant être complexes et inhabituels.
  • Mettre en œuvre des changements pour suivre l’évolution des tendances.
  • Des tâches et des responsabilités plus larges peuvent être attribuées au besoin.
  • Prendre des risques mesurés tout en protégeant la Banque en appliquant notre cadre de gestion des risques dans l’exécution de vos fonctions, conformément à notre culture de gestion des risques et à notre appétit pour le risque approuvé, en prenant des décisions éclairées fondées sur le risque qui s’harmonisent à la stratégie d’affaires, protègent les actifs et respectent les documents de politique applicables (cadres, politiques, normes, procédures et documents connexes), les lois et la réglementation.
Qualifications:

Compétences de niveau avancé:
  • Mathématiques, statistiques et recherche opérationnelle.
  • Apprentissage profond.
  • Apprentissage machine.
  • Confiance, préjugés et éthique.
  • Pensée créative.
  • Pensée critique.
  • Mégadonnées.
  • Visualisation des données.
  • Pensée computationnelle et programmation.
  • Préparation préalable de données.
  • Prétraitement des données.
  • Raisonnement créatif.
  • Compétences en communication orale et écrite.
  • Compétences en analyse et en résolution de problèmes.
  • Capacité d’influence.
  • Compétences pour la collaboration et le travail d’équipe, principalement la collaboration intergroupe.
  • Capacité à gérer les ambiguïtés.
  • Compétences pour la prise de décisions fondées sur les données.
  • Généralement sept années et plus d’expérience professionnelle pertinente et/ou certification dans un domaine connexe, ou combinaison équivalente de scolarité et d’expérience.
  • Professionnel chevronné possédant une combinaison de scolarité,…
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