Manager, Data Science

Rôle

Activités quotidiennes

• Diriger, encadrer et développer l’équipe de scientifiques des données.
• Collaborer avec les partenaires d’affaires pour prioriser les cas d’usage d’IA et d’analytique avancée.
• Traduire les besoins d’affaires en modèles, cadres analytiques et recommandations.
• Développer et superviser des modèles, de leur conception à leur validation et leur suivi.
• Travailler avec les équipes techniques pour mettre en production des solutions évolutives.
• Réaliser des analyses exploratoires, soutenir les expérimentations et présenter les résultats.
• Assurer la gouvernance et la documentation des modèles et établir des pratiques et cadres réutilisables.

Portée et gestion des risques

• Définir les objectifs et les plans de travail de l’équipe, gérer le rendement, les ressources et la charge de travail.
• Aligner les activités sur les priorités d’affaires et assurer la conformité aux cadres, contrôles et exigences réglementaires de l’entreprise.
• Repérer, atténuer et signaler les risques; faire remonter les problèmes et contribuer aux initiatives transversales.
• Favoriser une équipe inclusive et performante, accompagner le développement des collègues et conduire l’équipe dans les périodes de changement.

Expérience et formation

• Au moins 5 ans d’expérience pertinente; les études supérieures et l’expérience en recherche peuvent compter.
• Diplôme de premier cycle ou diplôme technique supérieur dans un domaine pertinent; diplôme d’études supérieures préféré.
• La préférence va aux personnes ayant une expérience en grande entreprise technologique.
• Une expérience d’application de l’apprentissage automatique, de l’IA, de l’analytique avancée ou de la modélisation statistique en entreprise est recherchée.
• Une expérience en leadership de projets, mentorat ou leadership technique est recherchée.

Compétences souhaitées

• Maîtrise avancée de Python et de bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ou XGBoost.
• Expérience de modèles prédictifs et de leur déploiement en production, ainsi que des pratiques MLOps.
• Expérience en IA générative, LLM, RAG, IA agentique ou traitement du langage naturel.
• Connaissance des méthodes d’apprentissage automatique, de la gouvernance des modèles, de l’explicabilité, de l’équité et de l’IA responsable.
• Expérience de plateformes infonuagiques telles qu’Azure, AWS ou Google Cloud.
• Capacité à expliquer des concepts analytiques complexes à des publics techniques et d’affaires.

Rémunération

• Fourchette salariale indiquée : 96 900 à 136 800 CAD; la cadence de rémunération n’est pas précisée.
• La rémunération globale peut comprendre une rémunération variable, des avantages sociaux, des régimes d’épargne et de retraite, des congés payés et des possibilités de développement.

À propos de TD