Scientifique de données
St-Léonard, QC, CA, H1P 2C3
Description
Joignez-vous à notre équipe
Les Opérations sur le terrain de l'Est (EFO) assurent la prestation des services B2B sur le terrain au Québec et en Ontario — techniciens et gestionnaires de terrain — et nous bâtissons la couche propulsée par l'IA qui rend ces opérations plus intelligentes.
Ce n'est pas un poste d'analyse. Vous concevrez et déploierez des outils que les gestionnaires de terrain et les techniciens utiliseront réellement. Vous serez responsable de l'architecture de données qui rend ces outils possibles. Vous travaillerez directement avec la direction des opérations pour définir les problèmes qui valent la peine d'être résolus, et vous aurez la responsabilité de mettre des logiciels fonctionnels entre les mains des gens.
Si votre réflexe est de construire plutôt que de produire des rapports, et que vous voulez que votre travail change la façon dont une grande équipe de terrain fonctionne, ce poste est pour vous.
Vos responsabilités
- Concevoir et maintenir l'architecture de données qui soutient les outils d'opérations sur le terrain propulsés par l'IA — pipelines, couche sémantique et interfaces propres qui rendent les données opérationnelles exploitables par les LLM et les agents
- Concevoir et déployer des outils de bout en bout : de la télémétrie brute et des données CRM jusqu'aux interfaces destinées aux gestionnaires de terrain (tableaux de bord, alertes, flux de travail agentiques)
- Utiliser des outils de codage agentique (Claude Code, Cursor ou équivalent) dans votre travail quotidien — ce poste livre plus rapidement que les rôles d'analyse traditionnels parce qu'il construit autrement
- Collaborer avec les équipes de plateforme de données et de veille stratégique (BI) pour définir où résident les données d'EFO, comment elles sont modélisées et comment elles sont consommées — vous êtes responsable du volet des opérations sur le terrain, pas de l'entrepôt de données au complet
- Cerner les 2 ou 3 cas d'usage à fort levier de chaque trimestre (préparation au coaching, respect de l'horaire, écart d'itinéraire, visibilité des indicateurs de rendement et de productivité) et les mener du concept à l'outil prêt pour le terrain
- Instrumenter votre propre travail : définir les indicateurs de succès, suivre l'adoption par les gestionnaires de terrain (GT) et présenter des points de contrôle trimestriels à la direction
- Agir comme contributeur individuel intégré à l'équipe — vous avez une place à la table des directeurs, pas une file d'attente de tickets
Qualifications
Votre profil
- Compétences avancées en SQL, incluant une expérience avec BigQuery ou une plateforme infonuagique de données équivalente
- Maîtrise de Python; aisance à créer des scripts, des pipelines et des API légères — pas seulement des carnets de notes (notebooks)
- Expérience de la création de pipelines de données au service de consommateurs opérationnels (et non uniquement analytiques)
- Expérience concrète des cadres d'IA agentique ou de l'outillage LLM (LangChain, API Claude, Vertex AI ou équivalent) — vous avez livré quelque chose de réel avec ces outils, pas seulement un prototype
- Solides fondements en modélisation de données — vous comprenez ce qu'est une couche sémantique et pourquoi elle est importante
- Capacité à évoluer dans des espaces de problèmes ambigus : vous pouvez parler à un gestionnaire de terrain, comprendre les frictions opérationnelles et les traduire en une question de données qui vaut la peine d'être résolue
- Aisance à travailler sans grande équipe — vous concevez, possédez et maintenez votre travail
- Expérience de la gestion de versions (GitHub) et des pratiques de base de développement logiciel
Atouts
- Expérience des données opérationnelles ou de services sur le terrain (planification, télémétrie, ordres de service)
- Connaissance des plateformes de données de TELUS ou des systèmes opérationnels de BCX
- Expérience de la création de tableaux de bord dans Looker, Tableau ou un outil de BI équivalent
- Connaissance des pratiques MLOps : gestion de versions de modèles, déploiement, surveillance
- Expérience de la création de modèles d'apprentissage automatique pour des tâches de régression, de classification ou de TALN
- Bilinguisme anglais-français — un atout pour le contexte opérationnel québécois
Une connaissance avancée de l'anglais est requise, car vous serez appelé(e) la plupart du temps à interagir en anglais avec des parties externes (par ex. clients, fournisseurs ou partenaires externes); à interagir en anglais avec des parties internes (par ex. collègues ou parties prenantes); et à travailler dans un environnement informatique anglais dans le cadre des tâches liées à ce poste dont la portée est nationale.