Conseiller (ère) principal (e)

  • 39036
  • Non-Life - Data Science
  • |
  • Quebec, Canada
  • |
  • Feb 3, 2021
Insurance
RESPONSIBILITIES
  • Contribuez à la réponse au besoin de données en soutien à la prise de décisions d’affaires, au développement de solutions et de services adaptés aux enjeux d’affaires et à la compréhension du comportement des membres et clients
  • Puiser dans les données à votre disposition et à utiliser l’analytique avancée pour produire des segmentations, des modèles prédictifs et des modèles prescriptifs
  • Menez des mandats de complexité supérieure en analytique avancée et en intelligence artificielle impliquant une appréciation des méthodes et l'exploitation de données internes et externes pour développer des modèles adaptés à des besoins d'affaires variés
  • Contribuez à la résolution de problèmes d'affaires comportant un niveau supérieur de complexité, nécessitant l'exploration de multiples sources de données et la création de valeur par leur combinaison.
  • Formulez des recommandations relatives au développement et à la réalisation de dossiers ou projets à complexité opérationnelle et conceptuelle élevée nécessitant une analyse et une compréhension globale et détaillée du domaine d’affaires et de l’organisation.
  • Exercez un rôle de leadership et agissez à titre de spécialiste relativement à l'exploitation des données auprès des divers intervenants.
QUALIFICATIONS
  • Baccalauréat dans une discipline appropriée
  • Un minimum de six ans d’expérience pertinente
  • Expérience solide dans le développement et la mise en œuvre de modèles d’analytique avancée et d’apprentissage machine
  • Expérience dans la réalisation de projets majeurs, complexes et transformationnels
  • Expérience impliquant d'excellentes habilités à communiquer avec impact
  • Expérience dans des rôles nécessitant du leadership, de la pensée critique, de la curiosité intellectuelle, de l'autonomie, de l'initiative et de la rigueur dans le développement et l’exécution
  • Expérience comme agent de changement et de transformation
  • La connaissance du français est necessaire
  • Connaissance et aisance avec les différents outils, services et plateformes utilisés en science de données (SAS, Python, R, Azure , GCP, Databricks )
  • Maîtrise de l'anglais de niveau avancé