Sr. Full Stack Data Science Engineer

A graduate or undergraduate degree in a quantitative or analytics-focused discipline (e.g., Business Analytics, Data Science, Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, Finance, Actuarial Science).

7 years of relevant experience in advanced analytics, data science, or applied AI/ML in domains such as financial services, technology, consulting, or similar industries

Data Manipulation : SQL, PySpark, Python

AI & ML : Predictive Analytics, Natural Language Processing (NLP), Supervised and Unsupervised Learning, leveraging Generative AI tools and APIs, Model Development and Deployment, Experimentation and Optimization including emerging capabilities and their application in analytical workflows.

Data Visualization : Power BI, Tableau

Cloud & Big Data Platforms : Azure (ADF, Synapse, Databricks), Snowflake

Data Engineering : ETL/ELT Pipelines, Apache Spark

Experience in customer analytics within financial services (e.g., engagement, onboarding, cross-sell, retention, productivity insights).

Expertise in optimizing analytical assets (data pipelines, models, dashboards) to drive measurable business impact.

Bilingual proficiency (English/French).

Joignez-vous à une équipe d’analytique stratégique qui soutient la prise de décision d’affaires grâce à des analyses rigoureuses, aux données et aux capacités d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA/AA). En partenariat étroit avec les leaders d’affaires et les équipes transversales, vous contribuerez à identifier des occasions à forte valeur ajoutée, à développer des solutions analytiques durables et à transformer des analyses complexes en recommandations claires, concrètes et responsables.

Diriger des analyses de performance de bout en bout couvrant les dimensions clients, produits et conseillers, afin d’identifier des occasions d’amélioration liées à la croissance, à l’efficacité opérationnelle et à la relation client.

Convertir les données en informations exploitables par l’élaboration d’hypothèses, leur validation analytique et la communication structurée des constats aux parties prenantes.

Concevoir, développer et maintenir des actifs analytiques évolutifs, incluant des ensembles de données, des tableaux de bord, des cadres de segmentation et des modèles prédictifs en IA/AA.

Évaluer et mettre en œuvre des outils, techniques et algorithmes d’IA/AA afin de répondre à des enjeux d’affaires complexes, dans le respect des cadres de gouvernance et de gestion des risques.

Produire des visualisations et des récits de données clairs et percutants, adaptés à des publics techniques et non techniques.

Travailler en étroite collaboration avec les partenaires d’affaires afin de favoriser l’adoption de l’analytique avancée et de l’IA/AA à l’échelle de l’organisation.

Assurer une collaboration efficace avec les équipes de science des données, d’ingénierie, des TI et les responsables des processus d’affaires.

Agir comme expert-conseil, en offrant du mentorat et de l’accompagnement sur les méthodologies avancées en analytique et en IA/AA.

Surveiller les tendances émergentes en analytique et les besoins en données afin d’améliorer la réutilisabilité, la robustesse et l’évolutivité des solutions.

Capacité démontrée à structurer et à résoudre des problématiques complexes dans les services financiers et les services bancaires de détail.

Aptitude à relier les résultats analytiques aux leviers d’affaires (croissance, efficacité, expérience client et performance des conseillers) et à formuler des recommandations claires et orientées vers l’action.

Aisance à interagir avec des cadres supérieurs et la haute direction, en influençant les décisions grâce à une communication concise, factuelle et axée sur les insights.

Solide expérience en exploration de données, en identification de tendances non évidentes et en validation rigoureuse d’hypothèses afin de soutenir des décisions d’affaires éclairées.

Approche proactive et structurée, axée sur l’amélioration continue et la création de valeur mesurable.

Expérience avec des modèles existants d’IA/AA (ajustement des paramètres, interprétation des résultats) ainsi qu’avec la conception ou l’évolution de modèles, au besoin.

Bonne connaissance de l’apprentissage automatique appliqué, de l’apprentissage profond et des grands modèles de langage (LLM).

Expérience avec des environnements infonuagiques tels qu’Azure ou AWS et avec des services d’IA/AA incluant Databricks, Kubernetes, Docker, Azure Machine Learning et Azure Data Factory.

Capacité à concevoir des tableaux de bord et des visualisations clairs, cohérents et adaptés à divers niveaux de public, incluant la haute direction, en mettant l’accent sur la prise de décision.

Aisance à travailler avec des données structurées et non structurées provenant de sources multiples, en assurant leur qualité, leur fiabilité et leur conformité aux normes internes.

Capacité à concevoir ou à améliorer des pipelines de données et des actifs analytiques.

Maîtrise de Python, PySpark, SQL, Power BI et Databricks (ou outils comparables).

Expérience confirmée avec PySpark pour le traitement de données volumineuses et PyTorch pour le déploiement de modèles d’apprentissage profond.

Excellentes habiletés en collaboration, en gestion des relations et en communication d’affaires auprès de partenaires et de dirigeants.

Diplôme universitaire (baccalauréat ou maîtrise) dans un domaine quantitatif ou analytique (analytique d’affaires, science des données, statistique, mathématiques, génie, informatique, finance, actuariat).

7 années d’expérience pertinente en analytique avancée, science des données ou IA/AA appliquée, idéalement dans les services financiers, la technologie ou le conseil.

Manipulation des données : SQL, PySpark, Python

IA et AA : analytique prédictive, traitement du langage naturel (NLP), apprentissage supervisé et non supervisé, IA générative, développement et déploiement de modèles, expérimentation et optimisation

Visualisation : Power BI, Tableau

Infonuagique et données massives : Azure (ADF, Synapse, Databricks), Snowflake

Ingénierie des données : pipelines ETL/ELT, Apache Spark

Expérience en analytique client dans un contexte de services financiers (engagement, intégration, ventes croisées, rétention, productivité).

Capacité démontrée à optimiser des actifs analytiques afin de générer des résultats d’affaires mesurables.

Bilinguisme (français et anglais).

TD is one of the world's leading global financial institutions and is the fifth largest bank in North America by branches/stores. Every day, we strive to make every interaction, product, and experience remarkably human and refreshingly simple for over 27 million households and businesses in Canada, the United States and around the world. More than 95,000 TD colleagues bring their skills, talent, and creativity to foster deeper relationships, ensure disciplined execution, and build a simpler, faster banking experience. TD is deeply committed to being a leader in client experience, that is why we believe that all colleagues, no matter where they work, are client facing. Together, we are reimagining what banking can be for our clients, colleagues and communities.

Our Total Rewards Package Our Total Rewards package reflects the investments we make in our colleagues to help them and their families achieve their financial, physical, and mental well-being goals. Total Rewards at TD includes a base salary, variable compensation, and several other key plans such as health and well-being benefits, savings and retirement programs, paid time off, banking benefits and discounts, career development, and reward and recognition programs. Learn more

Additional Information: We’re delighted that you’re considering building a career with TD. Through regular development conversations, training programs, and a competitive benefits plan, we’re committed to providing the support our colleagues need to thrive both at work and at home.

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Colleague Development

If you’re interested in a specific career path or are looking to build certain skills, we want to help you succeed. You’ll have regular career, development, and performance conversations with your manager, as well as access to an online learning platform and a variety of mentoring programs to help you unlock future opportunities.

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