Analyste , Science des données

Montreal, Canada

La Caisse

La Caisse de dépÎt et placement du Québec est un groupe mondial d'investissement qui stimule la performance et le progrÚs, avec un actif net de 473 milliards de dollars.

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Devenez un actif pour la collectivité !

Faites partie de l’équipe de La Caisse et ressentez la fiertĂ© de contribuer Ă  l’avenir financier de millions de QuĂ©bĂ©cois.es en crĂ©ant un monde plus durable.

À La Caisse :

  • On valorise votre apport unique au sein d’une Ă©quipe d’envergure mondiale.

  • On vous confie un travail qui vous permet de vous Ă©panouir et de vous dĂ©passer.

  • On vous offre des occasions d’apprendre aux cĂŽtĂ©s d’expert.e.s gĂ©nĂ©reux de leur savoir.

  • On s’investit pleinement pour vous qui, chaque jour, rĂ©alisez notre mission.

Au fil des années, nous avons bùti une culture forte qui repose sur quatre piliers : l'ambition pour se dépasser, l'imputabilité pour concrétiser nos convictions, l'ouverture pour s'enrichir grùce à des idées créatives et la collaboration pour nous propulser vers les meilleurs résultats pour les Québécois.es.

Job Description

Au sein de l’équipe Sciences des donnĂ©es, la personne titulaire sera responsable de concevoir et dĂ©velopper des applications d'intelligence artificielle (IA) gĂ©nĂ©rative pour soutenir la prise de dĂ©cision en matiĂšre d'investissement. Ce rĂŽle hybride exige Ă  la fois une expertise en dĂ©veloppement logiciel et une maĂźtrise des technologies d'IA gĂ©nĂ©rative. La personne titulaire transformera des concepts d'IA en solutions concrĂštes et dĂ©ployables, en collaborant avec des Ă©quipes multidisciplinaires pour rĂ©pondre aux dĂ©fis complexes posĂ©s par nos partenaires internes.

Ce que vous ferez

  • Concevoir et implĂ©menter des outils et des analyses faisant appel Ă  des modĂšles d’IA gĂ©nĂ©rative et des techniques d'intelligence artificielle pour bonifier la prise de dĂ©cision et le suivi des investissements ;
  • DĂ©velopper et maintenir des applications et interfaces intĂ©grant des modĂšles d'IA gĂ©nĂ©rative, en assurant leur dĂ©ploiement et leur intĂ©gration dans l'environnement technologique existant ;
  • Faire appel Ă  des mĂ©thodes telles que la recherche sĂ©mantique, l'extraction d'information, l’utilisation de grands modĂšles de langage (LLMs) et de techniques de prompting (d’invite), la gĂ©nĂ©ration augmentĂ©e de rĂ©cupĂ©ration (RAG), ou la dĂ©tection, classification ou quantification de thĂšmes ;
  • Intervenir dans toutes les phases des projets de science des donnĂ©es, de la collecte et du prĂ©traitement des donnĂ©es Ă  l'expĂ©rimentation avec diffĂ©rents modĂšles, en passant par l'analyse des rĂ©sultats, leur documentation et leur communication ;
  • Mesurer et optimiser les performances et l’efficacitĂ© des applications mises en place ;
  • Collaborer Ă©troitement avec les parties prenantes pour aboutir Ă  des solutions optimales ;
  • Faciliter le partage des connaissances au sein de l'Ă©quipe et avec les autres collaborateurs.

Ce qui vous distingue

  • CapacitĂ© Ă  innover et Ă  faire preuve de crĂ©ativité ;
  • Excellente aptitude Ă  rĂ©soudre des problĂšmes complexes ;
  • Grande rigueur dans le travail ;
  • Autonomie et proactivité ;
  • Sens de l'organisation et capacitĂ© Ă  gĂ©rer les prioritĂ©s ;
  • Esprit d'Ă©quipe et forte implication dans les projets.

Ce que vous apportez

  • DiplĂŽme de maĂźtrise dans un domaine quantitatif comme l'informatique, les mathĂ©matiques, les statistiques ou l'ingĂ©nierie financiĂšre;
  • Bonnes connaissances en apprentissage automatique appliquĂ©, en IA gĂ©nĂ©rative (en particulier les LLMs), en statistiques et en programmation;
  • ExpĂ©rience en dĂ©veloppement d'applications intĂ©grant des API d'IA gĂ©nĂ©rative (par exemple OpenAI, Anthropic, Hugging Face ou Ă©quivalents);
  • Connaissance des techniques de RAG, chain-of-thought, few-shot, et autres mĂ©thodes d’invites avancĂ©es;
  • MaĂźtrise approfondie de langages et librairies pertinentes tels Python, Spark, Scikit-Learn, Pandas, Pytorch ou Tensorflow;
  • Connaissance de Databricks, Snowflake, AWS est un atout;
  • Connaissance de LangChain, LlamaIndex ou autre framework est un atout;
  • ExpĂ©rience avec des bases de donnĂ©es vectorielles est un atout;
  • Un vif intĂ©rĂȘt pour le secteur financier.

#LI-DNI

Sentir que mon rĂŽle est important. Avoir du plaisir au quotidien. Pouvoir Ă©voluer au rythme de mes ambitions. Obtenir une rĂ©munĂ©ration Ă  la hauteur de ma contribution. C’est l’expĂ©rience professionnelle que m’offre La Caisse!

Nous consultons avec attention chaque candidature et nous contacterons directement les personnes retenues pour une entrevue.

La Caisse offre des chances d’emploi Ă©gales Ă  tous et toutes. Elle invite les femmes, les membres des minoritĂ©s visibles et ethniques, les personnes autochtones et les personnes handicapĂ©es Ă  prĂ©senter leur candidature. Si cette offre d’emploi vous motive, mais que vous ne correspondez pas Ă  tous les critĂšres, contactez-nous quand mĂȘme!

La Caisse s’engage Ă©galement Ă  poursuivre la promotion de l’équitĂ©, de la diversitĂ© et de l’inclusion comme valeur clĂ© et Ă  en faire une source d’enrichissement et de fiertĂ© pour l’ensemble de ses employĂ©.e.s. Veuillez nous informer si votre condition actuelle nĂ©cessite des mesures d’adaptation dans le cadre du processus de recrutement.

La Caisse représente la Caisse de dépÎt et placement du Québec et ses filiales.

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Category: Analyst Jobs

Tags: Anthropic APIs AWS Classification Databricks LangChain LLMs OpenAI Pandas Prompt engineering Python PyTorch RAG Scikit-learn Snowflake Spark TensorFlow

Region: North America
Country: Canada

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