Junior Data Scientist at Expretio – Canada - Montreal | Jobyssey

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Job Summary:

Expretio recherche un·e Data Scientist junior pour rejoindre son équipe R&D dynamique basée à Montréal. Au sein d'une équipe AI, vous contribuerez au développement et au support d'Appia, notre solution phare de Revenue Management pour l'industrie ferroviaire, en soutenant l'analyse de données, la modélisation prédictive et l'analyse du comportement d'achat des clients.

En tant que Data Scientist junior, vous évoluerez dans un rôle à forte composante opérationnelle et analytique : préparation et validation des données, investigations sur la qualité des données, tableaux de bord et production de résultats clairs pour l'équipe. En parallèle, vous serez amené à développer des preuves de concept en Python visant à contribuer à l'amélioration de composants de la chaîne d’analyse et de monitoring.

Ce poste constitue un point d'entrée idéal dans l'écosystème d’Intelligence Artificielle et de Revenue Management d'Expretio. Vous collaborerez étroitement avec des Data Scientists, des développeurs·euses IA et des scientifiques en recherche opérationnelle expérimentés, tout en développant vos compétences techniques et votre connaissance du domaine. Il s'agit d'un rôle pensé pour évoluer : à mesure que vous progresserez, la science des données et la modélisation prendront une plus grande part de vos responsabilités.

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Expretio is looking for a Junior Data Scientist to join its dynamic R&D team based in Montreal. As part of an AI team, you will contribute to the development and support of Appia, our flagship Revenue Management solution for the rail industry, supporting data analysis, predictive modeling, and customer purchasing behavior analysis.

As a Junior Data Scientist, you will work in a role with a strong operational and analytical focus: data preparation and validation, data quality investigations, dashboards, and the production of clear results for the team. In parallel, you will develop proof-of-concept solutions in Python aimed at contributing to the improvement of components within our analysis and monitoring chain.

This role is an ideal entry point into Expretio's Artificial Intelligence and Revenue Management ecosystem. You will work closely with experienced Data Scientists, AI developers, and operations research scientists, while developing your technical skills and domain knowledge. This role is designed to grow: as you progress, data science and modeling will take on a greater share of your responsibilities.

Job Description:

Votre rôle

Analyse de données et soutien opérationnel

· Soutenir les investigations sur la qualité des données et les analyses statistiques

· Contribuer à la conception et la mise à jour de tableaux de bord et à la visualisation de données

· Produire des synthèses claires et des rapports de résultats analytiques

· Utiliser les outils d'IA générative pour appuyer l'analyse, l'extraction et les tâches d'outillage interne

· Participer à l’évolution et l’automatisation de la chaîne de calibration et de monitoring

· Vérifier et documenter la qualité et la cohérence des résultats produits

Science des données et modélisation

· Développer en Python des preuves de concept pour des composants d'analyse et de modélisation prédictive

· Contribuer à l’amélioration des composants et algorithmes mettant en jeu de la science des données

· Créer des tests de validation de modèles et la documentation des fonctionnalités analytiques

· Participer à l’amélioration de l'architecture de science des données et des modèles prédictifs dans Appia

Collaboration et développement

· Collaborer avec les clients pour comprendre les comportements et adapter les modèles à leurs besoins

· Collaborer avec l'équipe de Support pour analyser et résoudre les problèmes de Production

· Participer aux rétrospectives et proposer des améliorations continues

Profil recherché

Formation et expérience

· Baccalauréat en science des données, mathématiques, statistiques ou domaine connexe (maîtrise un atout)

· Expérience de stage ou de projet académique en apprentissage automatique et en analyse de données

· Toute formation complémentaire pertinente en science des données est considérée comme un atout

· La maîtrise de l'anglais, tant à l'écrit qu'à l'oral, est requise pour permettre une communication efficace dans un environnement organisationnel et commercial international. L'entreprise opère à l'échelle mondiale, avec des clients à travers le monde, faisant de l'anglais la langue de travail commune entre les régions.

Compétences techniques

· Compétences en analyse exploratoire de données et en contrôle de la qualité des données

· Capacité à interpréter les données et à en tirer des observations exploitables

· Bonne connaissance de Python pour la manipulation et l'analyse de données (pandas)

· Compréhension des modèles de Machine Learning, notamment les méthodes ensemblistes (Random Forest, bagging) et les algorithmes de boosting (XGBoost, LightGBM, gradient boosting)

· Notions de modélisation prédictive et d'analyse de séries temporelles

· Bonnes bases en SQL et en manipulation de données

· Maîtrise d'outils de visualisation de données (Power BI équivalent), incluant la conception de rapports interactifs

· Capacité à communiquer clairement des résultats analytiques en interne comme aux clients

· Utilisation des outils d'IA générative pour des tâches d'analyse

· Capacité à communiquer efficacement en français et en anglais

· Atout : Expérience avec Google OR-Tools dans un contexte d'optimisation

Qualités personnelles

· Curiosité et forte volonté d'apprendre de nouvelles technologies et concepts

· Souci du détail dans l'analyse de données et la validation de modèles

· Capacité à communiquer avec des parties prenantes variées, en adaptant son discours à chaque audience

· Aptitude au travail d'équipe et à recevoir la rétroaction de manière constructive

· Sens de la rigueur et de la gestion du temps

· Conscience des enjeux d'IA responsable lors de l'utilisation d'outils d'IA générative

Environnement technique

· Méthodologies : Agile (Scrum), Lean (Kanban)

· Science des données : Python, pandas, PyTorch, LightGBM, MLflow

· Bases de données : SQL (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB)

· Infrastructure : Docker/Podman, GitLab, Jenkins

· Outils : Claude, Pycharm, Office 365, Jira, Confluence, PowerBI, Miro

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Key Responsibilities

Data Analysis and Operational Support

· Support data quality investigations and statistical analyses

· Contribute to the design and updating of dashboards and data visualizations

· Produce clear summaries and reports of analytical results

· Use generative AI tools to support analysis, extraction, and internal tooling tasks

· Participate in the evolution and automation of the calibration and monitoring chain

· Verify and document the quality and consistency of the results produced

Data Science and Modeling

· Develop proof-of-concept solutions in Python for analysis and predictive modeling components

· Contribute to the improvement of components and algorithms involving data science

· Create model validation tests and documentation for analytical features

· Contribute to the improvement of the data science architecture and predictive models within Appia

Collaboration and Development

· Work with clients to understand behaviors and adapt models to their needs

· Work with the Support team to analyze and resolve Production issues

· Take part in retrospectives and propose continuous improvements

What you bring to the role

Preferred Education and Experience

· Bachelor's degree in data science, mathematics, statistics, or a related field (Master's an asset)

· Internship or academic project experience in machine learning and data analysis

· Any relevant additional training in data science is considered an asset

Technical Skills

· Skills in exploratory data analysis and data quality control

· Ability to interpret data and derive actionable insights

· Solid knowledge of Python for data manipulation and analysis (pandas)

· Understanding of Machine Learning models, particularly ensemble methods (Random Forest, bagging) and boosting algorithms (XGBoost, LightGBM, gradient boosting)

· Familiarity with predictive modeling and time series analysis

· Solid foundations in SQL and data manipulation

· Proficiency with data visualization tools (Power BI or equivalent), including the design of interactive reports

· Ability to clearly communicate analytical results, both internally and to clients

· Use of generative AI tools for analysis tasks

· Ability to communicate effectively in French and English

· Asset: Experience with Google OR-Tools in an optimization context

Other Key Skills and Competencies

· Curiosity and a strong willingness to learn new technologies and concepts

· Attention to detail in data analysis and model validation

· Ability to communicate with a variety of stakeholders, tailoring message to each audience

· Ability to work in a team and receive feedback constructively

· Rigor and good time management

· Awareness of responsible AI considerations when using generative AI tools

Technical Environment

· Methodologies: Agile (Scrum), Lean (Kanban)

· Data Science: Python, pandas, PyTorch, LightGBM, MLflow

· Databases: SQL (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB)

· Infrastructure: Docker/Podman, GitLab, Jenkins

· Tools: Claude, Pycharm, Office 365, Jira, Confluence, PowerBI, Miro

Worker Type:

Regular

Number of Openings:

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