Scientifique principal.e des données

at  Nurun

DESCRIPTION DE L’ENTREPRISE

Nous sommes Nurun, à la croisée de la créativité et de la technologie. Nous créons des expériences numériques qui aident à développer les marques et à transformer les organisations. Nous sommes des hybrides qui organisent notre travail autour de la collaboration multidisciplinaire. Notre vision : l’humain d’abord, la technologie ensuite. Toujours les mêmes ingrédients, mais jamais la même recette : nous nous adaptons selon les besoins pour garantir l’excellence de nos produits.
Nous sommes un grand groupe de professionnels divers réunis à Toronto, Montréal, Québec, Windsor, Colombie-Britannique, et même en Saskatchewan ! Qui sont ces professionnels ? Nous nous organisons en équipes de designers d’expérience, de développeurs, de partenaires clients, de chargés de projet, de stratèges et de designers d’affaires (ne vous inquiétez pas, nous vous apprendrons ce que cela signifie). Vous souhaitez nous rejoindre ?
Nurun recherche un chargé de projet intermédiaire bilingue pour rejoindre ses équipes. En tant que chargé de projet ,vous aurez pour responsabilité de diriger la conception et le développement de solutions significatives et intuitives qui résolvent des problèmes complexes pour nos clients et leurs clients. Joignez-vous à nous pour explorer des concepts design ainsi qu’à élaborer et prototyper des interfaces attrayantes qui génèrent des résultats mesurables.

QUALIFICATIONS

• Bilingue : maîtrise du français et de l’anglais (INDISPENSABLE).
• 5+ ans d’expérience professionnelle.
• Un Baccalauréat en mathématique, statistique, informatique ou administration des affaires, économie ou finance.
• Que tu sois à l’aise à présenter et transmettre ton enthousiasme pour la donnée devant des membres de l’agence.
• Savoir accéder à différentes bases de données et créer des requêtes avancées pour l’analyse de la donnée. Forte connaissance du SQL, connaissance experte de Python ou R
• Expérience prouvée en statistique en machine learning, autant à créer qu’à maintenir des modèles en plus de mentorer des analystes à trouver les bonnes méthodes pour résoudre les enjeux
• Connaissances avancées des modèles de données, de l’infrastructure et de l’architecture de données.
• Capacité à gérer l’ambiguïté (face à des clients qui ne connaissent pas toujours les impacts de leurs décisions data)
• Une expertise prouvée en lien avec la qualité de la donnée, connaissance des différentes techniques de nettoyage et vérification de l’intégrité de la donnée.
• Bonne capacité à visualiser les données dans Tableau, Looker, PowerBI, Quicksight or un autre outil de visualisation de la donnée de la catégorie.
• Capacité à mélanger et analyser différents ensembles de données pour offrir des analyses claires et précises à différentes audiences.
• Une bonne connaissance de Google Analytics 4.

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