Scientifique des données principal(e) in Montréal

Faites progresser votre carrière chez DAC à titre de scientifique des données principal(e).

Qui sommes-nous?

DAC est une agence mondiale spécialisée en médias de performance et en marketing à entonnoir complet, qui se consacre à l'obtention de résultats transformateurs. Grâce à notre expertise en référencement naturel (SEO), en médias payants, en production créative, en analytique et en optimisation locale, nous réunissons des talents exceptionnels et des technologies novatrices afin d'élaborer des stratégies intégrées et avant-gardistes.

Sommaire du poste

Nous sommes à la recherche d'une personne proactive pour occuper le poste de scientifique des données principal(e). Cette personne jouera un rôle clé dans le développement et la mise en œuvre de méthodologies statistiques avancées, tout en participant activement à la conception et au développement de modèles.

Principales responsabilités

• Leadership stratégique et innovation
  • Concevoir et promouvoir de nouvelles méthodologies statistiques et de nouveaux cadres analytiques adaptés aux besoins des clients.
  • Diriger les consultations auprès des clients à titre de spécialiste principal(e) en science des données, en traduisant des concepts statistiques complexes en recommandations stratégiques concrètes.
  • Contribuer au développement de nouvelles occasions d'affaires en participant aux présentations commerciales, à la préparation de propositions et aux initiatives de leadership d'opinion.
  • Établir les meilleures pratiques en matière de rigueur statistique, de validation des modèles et de qualité des analyses à l'échelle de l'organisation.
  • Repérer de façon proactive les occasions d'utiliser l'analytique avancée pour répondre à de nouveaux défis d'affaires.
• Réalisation technique et développement de modèles
  • Concevoir et déployer personnellement des modèles statistiques sophistiqués, notamment des modèles de mix marketing (MMM), des modèles d'inférence causale, des modèles de prévision de séries chronologiques et des cadres de conception expérimentale.
  • Diriger toutes les étapes du développement des modèles, de la formulation des hypothèses à la préparation des données, en passant par la conception, la validation et le déploiement.
  • Réaliser des analyses statistiques avancées à l'aide de techniques comme la modélisation bayésienne hiérarchique, l'apprentissage automatique et les méthodes économétriques.
  • Concevoir et analyser des expérimentations, notamment des tests A/B, des études de mesure de l'impact géographique (geo-lift) et des méthodes de contrôle synthétique.
  • Développer des solutions analytiques personnalisées qui vont au-delà des approches traditionnelles afin de répondre aux défis particuliers des clients.
• Gestion des clients et des parties prenantes
  • Présenter directement les résultats des analyses et les recommandations aux membres de la haute direction et aux principales parties prenantes.
  • Établir des relations de confiance avec les clients en agissant comme partenaire stratégique et personne-ressource.
  • Transformer les résultats techniques en présentations claires et convaincantes qui orientent les décisions stratégiques.
  • Favoriser la collaboration entre les équipes des médias, de la stratégie et de la création afin de veiller à ce que les résultats analytiques se traduisent en actions concrètes.
• Infrastructure technique et innovation
  • Concevoir des solutions analytiques évolutives à l'aide d'outils modernes de science des données et de plateformes infonuagiques.
  • Diriger des initiatives d'automatisation visant à améliorer l'efficacité et la reproductibilité des analyses.
  • Évaluer et mettre en œuvre de nouvelles techniques et technologies statistiques.
  • Explorer les applications de l'intelligence artificielle (IA) et de l'IA générative afin d'améliorer les capacités analytiques et les solutions offertes aux clients.
  • Accompagner et encadrer les membres de l'équipe dans l'application de concepts statistiques avancés et d'approches méthodologiques.

Qualifications requises

• Formation et expérience
  • Baccalauréat ou maîtrise en statistique, en mathématiques, en économie, en recherche opérationnelle, en informatique ou dans un domaine quantitatif connexe.
  • De 4 à 5 ans d'expérience pratique en statistique appliquée, en science des données ou en recherche quantitative.
  • Expérience démontrée dans la conception et la mise en œuvre d'approches analytiques visant à résoudre des problématiques d'affaires.
  • Expérience dans la présentation de résultats et de recommandations à des cadres supérieurs et à des membres de la haute direction.
• Expertise technique
  • Maîtrise approfondie de la programmation statistique (Python ou R) et capacité à rédiger du code de qualité prêt pour la production.
  • Excellente compréhension de la théorie statistique, notamment de l'inférence causale, de la conception expérimentale, de l'analyse de séries chronologiques et des méthodes bayésiennes.
  • Expérience confirmée dans la conception de modèles complexes à partir de zéro, au-delà de la simple utilisation de bibliothèques ou de progiciels existants.
  • Solides compétences en SQL pour l'extraction et la manipulation de données.
  • Expérience avec les outils de gestion de versions (Git) et les pratiques de développement collaboratif.
• Leadership et sens des affaires
  • Grand sens de l'initiative et capacité à repérer des occasions et à mener des projets de façon autonome.
  • Excellentes aptitudes en communication et capacité à influencer, à conseiller et à sensibiliser les parties prenantes.
  • Expérience en développement des affaires, notamment dans la rédaction de propositions et la présentation d'offres de services.
  • Esprit stratégique et capacité à établir des liens entre les résultats analytiques et les objectifs d'affaires.
  • Curiosité intellectuelle et volonté d'enrichir continuellement ses connaissances et ses compétences méthodologiques.

Qualifications souhaitées

• Expérience avec Snowflake ou des entrepôts de données infonuagiques similaires.
• Expérience en analytique marketing, en modélisation du mix marketing (MMM) ou en mesure de la performance média.
• Connaissance des méthodes d'apprentissage automatique causal, notamment Double ML, les forêts causales et d'autres approches similaires.
• Intérêt marqué pour les applications de l'IA et de l'IA générative en science des données.
• Expérience dans la création, la gestion et le mentorat d'équipes de science des données.
• Bonne connaissance des canaux marketing et des indicateurs de performance.

Ce que nous vous offrons

• Développement professionnel : Collaborez avec des clients de premier plan et utilisez des outils de pointe dans le domaine du marketing de performance.
• Culture de collaboration : Faites partie d'une organisation mondiale qui valorise la curiosité, la transparence et l'innovation.
• Avantages sociaux concurrentiels : Salaire concurrentiel et régime complet d'assurance collective.
• Congés payés généreux, initiatives favorisant le mieux-être et congés parentaux.
• Régimes d'épargne-retraite.
• Possibilités de formation continue et de développement professionnel.
• Environnement de travail stimulant, collaboratif, décontracté et axé sur le soutien mutuel.

Notre mode de travail

Ce poste exige une présence au bureau trois jours par semaine. Le télétravail à temps plein n'est pas offert pour ce poste.

DAC est un employeur souscrivant au principe de l'égalité d'accès à l'emploi et s'engage à offrir des chances égales à l'ensemble de son personnel et des personnes candidates, sans égard à la race, à la couleur, à l'origine ethnique, au genre, à l'âge, à la religion, aux croyances, à l'origine nationale, à l'orientation sexuelle, à l'identité de genre, à l'état matrimonial, à la citoyenneté, aux renseignements génétiques, à une situation de handicap ou à tout autre motif de discrimination interdit par les lois fédérales, provinciales, étatiques ou municipales applicables.