Data Scientist, ESG Analytics - CID&A

Numéro de demande : 201793

Rejoignez une équipe gagnante, motivée par un objectif, axée sur les résultats au sein d'une culture inclusive et performante à la Banque Scotia. Nous recherchons actuellement un talentueux Data Scientist spécialisé en analyse ESG pour résoudre des problèmes ESG complexes en utilisant des techniques avancées d'analyse, de statistiques, de prédiction et de visualisation de données.

La responsabilité principale de ce poste est le calcul des émissions liées aux investissements pour soutenir l'engagement net zéro de la Banque. Le Data Scientist collaborera avec le Directeur des données et analyses ESG et divers intervenants internes pour transformer les données client en informations exploitables permettant de prendre des décisions commerciales optimales dans différents secteurs de la Banque. Vous devez posséder de solides compétences en résolution de problèmes et des connaissances en programmation pour tirer rapidement des insights pertinents de multiples sources de données.

• Effectuer des analyses de données afin de fournir des insights exploitables aux décideurs, en se concentrant sur les calculs analytiques des émissions d'investissement pour aider la Banque à atteindre ses objectifs de réduction des émissions (émissions de Scope 3, catégorie 15).
• Présenter des insights et des justifications sous une forme facile à comprendre pour les décideurs ou la haute direction, y compris des techniques de visualisation de données et des tableaux de bord.
• Développer des approches innovantes et appliquer des techniques de modélisation statistique et prédictive pour résoudre des problèmes analytiques, en communiquant les résultats et les méthodologies aux clients d'affaires et aux membres seniors de l'équipe d'analystes.
• Se tenir à jour sur les tendances des normes d'émissions financées et facilitées (PCAF, GES), la science des données et les produits de données, et traduire ces tendances en objectifs concrets pour l'entreprise.
• Promouvoir une culture de curiosité et d'innovation à travers des présentations, des démonstrations et en donnant l'exemple.

• Expérience d'un large éventail d'activités analytiques, réalisation d'analyses impartiales centrées sur le client.
• Capacité à s'assurer que les résultats soutiennent l'acquisition/la rétention de clients et la croissance et la rentabilité des lignes d'affaires.
• Bonne connaissance des produits et services de la Banque.
• Compétences solides en analyse et gestion des données, à l'aise avec de grandes quantités de données et capable de les traduire en insights clairs.
• Excellentes compétences en communication et en relations interpersonnelles.
• Maîtrise de Python, avec une bonne compréhension des bibliothèques de manipulation de données et des packages statistiques.
• Expérience avec des langages de requête comme SQL, HiveQL et les technologies de big data comme Spark.
• Connaissance des processus ETL automatisés et des pipelines de données (par exemple, Airflow).
• Expérience des meilleures pratiques MLOps et maîtrise des technologies git.
• Expérience préalable avec des plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) préférée.
• Maîtrise des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils de visualisation comme Power BI.
• Expérience dans les calculs d'émissions d'investissement (émissions de scope 3, catégorie 15) et les standards préférée.
• Connaissance des systèmes d'information de la Banque, y compris les systèmes financiers, Salesforce et le Data Lake Enterprise, un atout.
• Formation universitaire en économie, statistiques, informatique ou ingénierie. Niveau Master préféré.

• La possibilité de rejoindre une équipe avant-gardiste, collaborative et innovante.
• Un parcours professionnel enrichissant avec diverses opportunités de développement professionnel.
• Formation interne pour soutenir votre croissance et améliorer vos compétences.
• Un environnement de travail inclusif qui encourage la créativité, la curiosité et célèbre le succès.
• Accès à divers espaces de travail, y compris des sièges de groupe, des bureaux, des espaces de collaboration et une cafétéria avec des options quotidiennes.
• Environnement de travail hybride.

Lieu(x) : Canada: Ontario: