Data Scientist

Role: Data Scientist

Location: Longueuil, QC, Onsite

Experience Level: Mid-level (2–4 years)

Hiring: Data Scientist – PMO & Analytics (Montreal Area) (French version below)

I’m currently recruiting for a Data Scientist to join the Program Management Office (PMO) of a major engineering and manufacturing company on the South Shore of Montreal.

The role is focused on taking complex project data (milestones, engineering throughput, schedules, and costs) and building predictive models and dashboards that help leadership make decisions before delays happen.

If you like working with real operational data rather than just building models in a vacuum, this is a great role.

What you’ll be doing:

• Build and validate predictive models to forecast project schedules, milestone delivery, and engineering capacity.
• Develop early-warning indicators using time-series forecasting and statistical analysis to catch project risks early.
• Design and maintain clean, end-to-end Power BI dashboards for program managers and directors.
• Work with data engineers to pull data from Azure, Databricks, and internal databases to build reliable pipelines.
• Help the team identify where machine learning can actually solve project management bottlenecks (Earned Value Management, cost trends, workflow automation).

What we’re looking for:

• 2 to 4 years of experience in data science, predictive analytics, or machine learning in an industry setting.
• Strong Python and SQL skills - you’re comfortable writing clean code, querying large databases, and cleaning messy data.
• Hands-on Power BI experience, including data modeling and DAX (not just editing existing reports).
• Real experience building models with regression, classification, and time-series forecasting.
• Degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, Engineering, or a related field.
• Nice to have: Experience with Azure, Databricks, or project management metrics (EVM, stage-gate cycles).
• Good communication skills - you’ll be explaining model outputs to project managers and business leaders who don't have a data science background.

Version Française:

Poste : Scientifique de données

Lieu : Longueuil, QC, en présentiel

Niveau d'expérience : Intermédiaire (2 à 4 ans)

Poste : Scientifique de données – PMO et analytique prédictive (Région de Montréal / Rive-Sud)

Je recrute actuellement un(e) scientifique de données pour se joindre au bureau de gestion de projets (PMO) d’une grande entreprise d’ingénierie et de fabrication manufacturière située sur la Rive-Sud de Montréal.

Le mandat consiste à exploiter des données opérationnelles réelles (échéanciers, capacité d’ingénierie, jalons de projets et coûts) pour concevoir des modèles prédictifs et des tableaux de bord qui permettront à la direction d'anticiper les goulots d’étranglement avant qu'ils ne causent des retards.

Si vous aimez travailler sur des projets concrets avec un impact direct sur les opérations (et pas seulement tester des algorithmes en vase clos), c’est une excellente opportunité.

Vos responsabilités :

• Concevoir et valider des modèles prédictifs pour prévoir les échéanciers, le respect des jalons et la charge de travail en ingénierie.
• Mettre en place des indicateurs d’alerte précoce à l’aide de séries temporelles et d’analyses statistiques pour repérer les risques rapidement.
• Développer et maintenir des tableaux de bord Power BI clairs et performants pour les gestionnaires et directeurs de programmes.
• Collaborer avec les ingénieurs de données pour extraire et nettoyer les données issues d’Azure, Databricks et de nos bases internes.
• Identifier les cas d’usage où l’apprentissage automatique (machine learning) peut concrètement optimiser la gestion de projet (valeur acquise / EVM, tendances de coûts, automatisation des suivis).

Profil recherché :

• 2 à 4 ans d’expérience pratique en science des données, modélisation prédictive ou apprentissage automatique en entreprise.
• Très bonne maîtrise de Python et SQL (nettoyage de données volumineuses, requêtes complexes, code propre et réutilisable).
• Solide expérience pratique sur Power BI, incluant la modélisation de données et le langage DAX (au-delà de la simple mise à jour de rapports existants).
• Expérience concrète avec les modèles de régression, classification et prévision de séries temporelles.
• Baccalauréat en science des données, informatique, statistiques, mathématiques, génie ou domaine quantitatif connexe.
• Atouts : Connaissance d’environnements infonuagiques (Azure, Databricks) ou de métriques de gestion de projets (EVM, processus de portes d’étape / stage-gate).
• Bon sens de la vulgarisation : vous êtes capable d’expliquer simplement des modèles statistiques à des gestionnaires non techniques.

Merci!