Scientifique de données - Data Scientist

Gameloft
Montreal, QCPosted 27 February 2026

Job Description

<p>Gameloft Montréal est à la recherche d'un ou une <strong>Scientifique de données </strong>qui rejoindra l'équipe Données monde de Gameloft. À ce poste, vous prendrez en charge plusieurs projets mondiaux ainsi que <em>Disney Dreamlight Valley</em>, un jeu d'aventure et de simulation de vie hybride et multiplateforme.</p><p><strong><u>CE SUR QUOI VOUS ALLEZ TRAVAILLER</u></strong></p><p>Vous pourrez explorer en profondeur nos vastes ensembles de données de joueurs, puis prototyper et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour augmenter les revenus du jeu.</p><p><strong>Ce que cela signifie au quotidien</strong></p><ul><li>Exploiter de grands ensembles de données au sein d'une entreprise de jeux vidéo en évolution rapide et les transformer en informations compréhensibles et exploitables.</li><li>Effectuer une ingénierie des caractéristiques approfondie à partir des vastes ensembles de données de notre entrepôt de données.</li><li>Prototyper différents modèles d'apprentissage automatique qui améliorent nos bases, et créer des solutions pour de nouveaux cas d'utilisation.</li><li>Contribuer à nos solutions internes de suivi, de pipeline de prédiction et de contrôle.</li><li>Améliorer les capacités expérimentales grâce à une bonne conception expérimentale et à l'utilisation de méthodes statistiques clés, notamment l'inférence causale et les tests A/B.</li></ul><p><strong>Équipes et collaborateurs</strong></p><p>En tant que Scientifique de données au sein de notre équipe Données monde, vous serez rattaché(e) à notre Chef scientifique de données et collaborerez très étroitement avec les autres scientifiques de données, analystes de données et ingénieurs de données de l'équipe.</p><p>***</p><p>Gameloft Montreal is seeking a&#xa0;<strong>Data Scientist&#xa0;</strong>to join Gameloft's Global Data team. In this position, you will be supporting multiple global projects as well as Disney Dreamlight Valley, a brand cross-platform hybrid life-sim/adventure game.</p><p><strong><u>WHAT YOU WILL BE WORKING ON</u></strong></p><p>You will be able to deep dive into our massive in-game player data, and prototype and deploy machine learning models to drive game revenue.</p><p><strong>What It Means on a Daily Basis</strong></p><ul><li>Mine large data sets at a fast-moving gaming company and turn them into understandable and actionable insights.</li><li>Perform extensive feature engineering from the vast data in our data warehouse.</li><li>Prototype different ML models that improve our baselines and create solutions for new use cases.</li><li>Help contribute to our internal tracking, prediction pipeline and monitoring solutions.</li><li>Improve experimental capabilities through good experimental design and the use of key statistical methods, including causal inference and A/B testing.</li></ul><p><strong>Who You Will Be Working With</strong></p><p>As a Data Scientist in our Global Data team, you will be reporting to our Lead Data Scientist and collaborating very closely with other data scientists, data analysts and data engineers in the team.</p> <p><strong><u>PROFIL</u></strong></p><ul><li>Autonomie, esprit d'équipe et minutie</li><li>Bonnes habiletés pour la communication en anglais</li><li>Passion des jeux vidéo et de l'économie qui les sous-tend</li></ul><p><strong><u>CE DONT VOUS AVEZ BESOIN POUR RÉUSSIR</u></strong></p><ul><li>Maîtrise dans un domaine quantitatif (informatique, mathématiques appliquées ou science des données) et solides compétences en informatique</li><li>Maîtrise de Python (notamment pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, seaborn, etc.)</li><li>Solides compétences en SQL</li><li>Expérience avec Git, les algorithmes d'apprentissage automatique et le flux de travail de la science des données, incluant la conception expérimentale et les méthodes statistiques clés ainsi que de solides compétences en communication pour traiter des sujets complexes</li><li>Anglais courant (écrit et oral), car le poste implique des in ... (truncated, view full listing at source)