Posted 3 months ago
Scientifique de données
@ Canassurance Compagnie d'Assurance
Montréal, Quebec
Responsibilities:
- Concevoir, transformer et valider des données
- Réaliser des analyses exploratoires sur les clients et les risques
- Développer des modèles prédictifs pour la tarification
- Traduire des enjeux d'affaires en solutions analytiques
- Promouvoir les meilleures pratiques en science des données
Requirements summary:
- Baccalauréat en science des données, statistique, mathématiques, actuariat ou informatique
- 3 à 5 ans d'expérience en modélisation prédictive ou IA
- Maîtrise de Python et SQL
- Intermédiaire en anglais, maîtrise du français
- Connaissance de l'assurance (atout)
Tools & skills
Benefits mentioned
Source and dates
Employer career site / ATS feed · workday
- Employer posting date
- 2026-08-11
- First seen by our source
- 2026-10-08
- Source record updated
- 2026-10-14
These dates describe the source record, not a live verification that the employer is still hiring. Check the original posting.
Job details
| Seniority | Mid level |
| Department | Data & analytics |
| Experience | 3+ years |
| Hours per week | 40 (estimated) |
| Travel | air: none · ground: none |
| Work setting | Office |
| Position | Mostly sitting |
| Physical demands | physical low · computer high |
| Languages | French, English |
| Education | Bachelor’s degree (required) |
| Fields of study | Data science and business analytics, Statistics, Mathematics, Actuarial science, Computer science |
| Perks mentioned | Generous paid time off, Retirement plan, Performance bonus, Wellness |
Summary and details written by AI from the posting; the employer’s posting is the authority.
Canassurance Compagnie d'Assurance
| Field | Value |
|---|---|
| Open jobs on Jobsy | 4 |
Description du poste
Relevant du Gestionnaire expert en modélisation, vous serez responsable de :
Concevoir, transformer et valider des données pour assurer leur qualité puis les utiliser dans les analyses et les modèles.
Réaliser et communiquer des analyses exploratoires pour mieux comprendre les comportements des clients, l'évolution des risques et les facteurs influençant la performance du portefeuille.
Développer et optimiser des modèles analytiques et prédictifs pour appuyer la tarification, la gestion du risque et les stratégies d’affaires.
Traduire des enjeux d'affaires complexes en solutions analytiques concrètes et assurer le suivi de la performance des modèles.
Contribuer à l'évolution des pratiques, outils et méthodologies en science des données et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l'organisation.
Profil
Détenir un baccalauréat en science des données et analytique d’affaires, statistique, mathématiques, actuariat, informatique, ou dans un domaine connexe.
Posséder de 3 à 5 ans d'expérience en science des données, modélisation prédictive, analytique avancée ou intelligence artificielle.
Maitriser les concepts de statistiques, de modélisation prédictive, d'apprentissage automatique, ainsi que Python et SQL.
Démontrer un esprit analytique, de curiosité et d’un intérêt marqué pour la résolution de problèmes à l'aide des données.
Pouvoir communiquer clairement des résultats d’analyses à divers auditoires.
Maîtriser le français et l’anglais, tant à l’oral qu’à l’écrit. Un niveau de connaissance intermédiaire de l’anglais est nécessaire afin de communiquer à l’occasion avec des fournisseurs et des partenaires situés à l'extérieur du Québec.
Détenir une connaissance de l'industrie de l'assurance et de concepts liés à la tarification, la gestion du risque, l'analyse des réclamations, la fraude ou la performance des portefeuilles (atout).
Pourquoi nous choisir
Travail hybride adapté aux exigences du poste avec présences planifiées au bureau
Vacances dès la première année
Possibilité d’avancement à l’interne
Boni annuel
Régime d’assurance collective (soins dentaires, vue et assurance voyage)
Régime de retraite à prestations déterminées
Bien être des employés : compte mieux-être de 400 $, programme d’aide aux employés et à leurs familles et service de télémédecine
Thank you to all applicants for your interest in this position. Only candidates selected for an interview will be contacted.
Journal
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