scientifique principal(e) des données (Télétravail)

Vous êtes unique, comme le sont votre parcours, votre expérience et votre façon de voir les choses. Ici, on vous encourage et on vous motive à donner le meilleur de vous-même, et on vous donne les moyens de le faire. Vous travaillerez avec des collègues dynamiques – experts dans leur domaine – qui sont impatients de partager leurs connaissances avec vous. Vous aurez des gestionnaires inspirants qui vous aideront à développer votre potentiel et à atteindre de nouveaux sommets. Chaque jour, vous aurez de nouvelles occasions de rendre la vie de nos Clients plus radieuse – ils sont au cœur de tout ce que nous faisons. Découvrez comment vous pouvez faire une différence dans la vie des gens, des familles, des collectivités – ici et partout dans le monde. Description de poste: Description du poste À la Sun Life, l’équipe Analytique et connaissances est composée de professionnels avisés à l’esprit curieux, dont la mission est de transformer la manière d’appliquer les données et l’analytique pour aider la compagnie à placer le Client au cœur de ses activités. L’équipe Science des données aide les divisions canadiennes à tirer parti de la valeur fondamentale des données et de l’analytique pour l’entreprise. Le poste de scientifique principal(e) des données relève du directeur ou de la directrice, science des données. La personne retenue appuiera les divisions canadiennes de manière à stimuler la croissance de l’analytique et son application dans la production de valeur. S’appuyant sur son expérience pratique pour appliquer diverses techniques de science des données et formuler conseils et recommandations, elle contribuera à la conception, à l’élaboration et à l’application de cas d’utilisation en analytique. Voici les caractéristiques que doit posséder la personne retenue pour réussir : Curiosité insatiable. Découvrir et exploiter de nouvelles données, résoudre des problèmes opérationnels difficiles, voilà qui doit l’allumer. Goût de la recherche. Elle n’hésite pas à poser des questions pour mener les projets à révéler leur valeur commerciale, et la possibilité – parfois bien réelle – que certaines tentatives d’innovation débouchent sur un cul-de-sac ne lui fait pas peur. Passion pour la résolution de problèmes. Comme les scientifiques des données de grand talent, elle sait choisir les bonnes données pour alimenter les algorithmes les mieux adaptés au problème (pas forcément les plus avancés) et trouver la façon la plus efficace de les exécuter pour livrer des résultats. Compétences techniques en science des données et en informatique. Trois compétences techniques fondamentales lui sont nécessaires : connaissance approfondie de la programmation avec un ou plusieurs outils analytiques (p. ex. Python); techniques et concepts de science des données; manipulation de données structurées (SQL). Soif de connaissances. Elle se tient constamment au courant des dernières percées en science des données. Les fonctions Appliquer les meilleures méthodes en science des données (notamment les techniques descriptives et prédictives et l’apprentissage automatique), de la conception à l’application, de manière à améliorer les opérations. Se concentrer sur la génération de variables explicatives, l’entraînement et l’évaluation des modèles, en plus de la préparation préalable des données. Trouver les bons algorithmes et techniques statistiques pour un projet donné, de même que les meilleures caractéristiques pour un modèle donné. Conseiller les membres débutants de l’équipe à ce sujet. Formuler des recommandations à l’intention d’intervenants de différents échelons en présentant efficacement les résultats. À titre de membre actif de la communauté des analystes, contribuer à entretenir et à stimuler la communauté de la science des données de la Sun Life. Promouvoir et favoriser la diversité et l’inclusion. Les aptitudes pour réussir Baccalauréat ou maîtrise en statistique, en mathématiques ou dans un domaine technique (comme l’informatique), ou expérience équivalente. Au moins 3 ans d’expérience du développement et de l’application de techniques de science des données (prédictives, prescriptives, apprentissage automatique, etc.). Facilité à rédiger des requêtes SQL complexes pour l’extraction et l’intégration de données provenant de multiples sources. Maîtrise d’au moins un langage de programmation statistique (p. ex. Python) utilisé en science des données. Expérience de la plateforme AWS, notamment SageMaker. Expérience de l’apprentissage automatique, y compris des modèles supervisés et non supervisés. Expérience avérée de la préparation préalable et de la manipulation des données. Expérience de la manipulation de données structurées et non structurées. Expérience fortement souhaitée des technologies de mégadonnées : Hadoop, HDFS, Hive, HBase, Spark. Efficacité et concision en communication narrative et en communication de connaissances à l’oral et à l’écrit. Capacité de travailler sur de multiples projets en parallèle tout en composant