Description de l'entreprise

Sia Partners est un leader mondial des cabinets de conseil en gestion et le pionnier du Consulting 4.0. Fort d’une équipe de plus de 2 400 conseillers de haut niveau, nous accompagnons nos clients dans la conduite de leurs projets de transformation.

Sia Partenaires Inc. est présent au Canada avec 4 bureaux dont 1 situé à Montréal. Depuis son ouverture, ce bureau a connu une forte croissance, soutenue par sa capacité à construire des relations durables avec ses clients et à trouver des moyens novateurs de leur proposer des résultats tangibles. 

Le Groupe est présent dans 18 pays, l'Amérique du Nord représentant le deuxième marché. Fidèle à son approche innovante, Sia Partners explore les possibilités offertes par l’Intelligence Artificielle, investit dans la data science et l'intelligence artificielle.

Description du poste

Pour accompagner son développement, Sia Partners recrute des conseiller(ère)s en Data Science pour son équipe de Montréal. Cette équipe desservira le marché Nord-Américain en plus de collaborer avec l’équipe Data Science déjà existante aux bureaux de Paris et qui compte une soixantaine de professionnels.

Ils auront pour vocation de prendre en charge, en synergie avec nos différents services et secteurs, les travaux et missions nécessitant la mise en œuvre de modèles complexes pour accompagner nos clients dans leurs problématiques :

• Machine learning et statistiques : élaboration de modèles explicatifs et prédictifs d'aide à la décision (algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, économétrie, prévision, diagnostic quantitatif) ;
• Recherche opérationnelle : assistance à la conception et à la mise en oeuvre de solutions d'optimisation sous contraintes et de modèles de simulation ;
• Big Data : connaissances algorithmiques pour le traitement de grand volume de données et non structurées.

De plus, dans le cadre des activités internes du cabinet, votre participation s’articule autour des axes suivants :

• Le développement ou le renforcement de nos offres au travers de formations, de groupes de travail, de diffusion de support internes et externes ;
• La politique de publication (blogs sectoriels, études, parution presse) ;
• Le développement commercial en contribuant à la définition des besoins et en participant aux actions commerciales.

Qualifications

Diplômé(e) en génie, actuariat, gestion ou d'une formation de haut niveau dans le domaine du traitement de l'information, de l'ingénierie statistique et de l'économétrie (M.Sc., MBA, MMA, Ph.D.), vous possédez idéalement une première expérience en Big Data ou Data Science.

Vous avez un excellent niveau en statistiques et analyse quantitative (connaissances théoriques et pratiques, intuition, facilité à comprendre des modèles et les appliquer).

Vous maîtrisez la programmation en R (ou équivalent : SAS, Matlab, etc.) et possédez des bases solides dans des langages de script (Python, Perl, JS, bash) ou compilés (C++, Java) et/ou avez une expérience dans les environnements UNIX/LINUX.

Vous disposez de la Certification - Azure Solution Architect Expert (un atout)

Vous souhaitez vous impliquer et prendre rapidement des responsabilités sur des missions à forte valeur ajoutée au sein d’une structure dynamique.

Français, anglais professionnel courant indispensable, une troisième langue est appréciée.

Informations supplémentaires

Poste basé à Montréal (Vieux-Port). Station de métro Square-Victoria.

Pour plus d'information sur notre practice Data Science, consultez notre showroom: https://datascience.sia-partners.com/en

Vous souhaitez rejoindre un environnement professionnel motivant où vous partagerez les valeurs que sont la culture du résultat, la qualité et la satisfaction client ? Rejoignez-nous !

Sia Partners est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Tous les aspects de l’emploi, tels que le recrutement, les promotions, la rémunération, ou les sanctions sont basés uniquement sur les performances, les compétences, et le comportement des employés ou les besoins de l’entreprise.