Data Scientist

Hybrid QC, Canada Full-time Mid-level Data Science

At a glance

Mid-level Data Science role at Alithya. QC, Canada · full-time · no salary stated · we estimate CA$100,000–CA$127,000 across Canada.

Estimated pay

Alithya has not published a salary for this role. The figure below is our estimate, not theirs.

CA$100,000 – CA$127,000

What the middle half of mid-level data science roles in Canada paid, among postings that did state a salary.

Worked out from 45 postings that stated pay, median CA$115,500. Last updated Nov 12, 2026.

RoleData Science

SeniorityMid-level

LocationQC, Canada

WorkplaceHybrid

EmploymentFull-time

PostedOct 29, 2026

Role brief

dataroles summary, based on the employer's posting.

What you'll do

Turn business questions into analytical approaches, then explore and prepare complex datasets for analysis
Build statistical and predictive models, including segmentation, regression, forecasting and optimization work
Use Python or R, Pandas, NumPy, notebooks and SQL to explore data and develop analyses
Compare machine-learning algorithms and assess model quality, performance and limitations
Explain findings to stakeholders and work with data engineers to put data processes into production

What you bring

A university degree in data science, statistics, mathematics or another listed related field
Experience in advanced analysis, statistical modeling or machine learning
Strong statistics, segmentation, regression and forecasting skills, plus experience with Pandas, NumPy and notebooks
Proficiency in Python or R and strong SQL skills, with the ability to turn business needs into analytical questions

Who this fits

This role suits a mid-level data scientist who can communicate analytical findings clearly and collaborate with data engineers. French proficiency is required.

From the employer

This job posting is available in French only due to the location of publication.

Votre rôle, votre impact

En tant que scientifique de données, vous utiliserez les statistiques, la programmation et l’apprentissage automatique pour modéliser, segmenter et prédire. Vous transformerez des problématiques d’affaires complexes en analyses avancées et en modèles qui soutiennent la prise de décision.

Votre quotidien

Comprendre les problématiques d’affaires et définir les approches analytiques appropriées;
Explorer, préparer et analyser des jeux de données complexes;
Développer des modèles statistiques et prédictifs;
Réaliser des analyses de segmentation, de régression, de prévision et d’optimisation;
Concevoir, tester et comparer des algorithmes d’apprentissage automatique;
Programmer vos analyses avec Python, R ou des outils statistiques spécialisés;
Utiliser Pandas, NumPy et des notebooks pour l’exploration et la modélisation;
Interroger et manipuler les données avec SQL;
Évaluer la qualité, la performance et les limites des modèles;
Présenter les résultats aux parties prenantes et collaborer avec les ingénieurs de données pour industrialiser les traitements.

Les clés de votre réussite

Formation universitaire en science des données, statistiques, mathématiques, économétrie, informatique ou dans un domaine connexe;
Expérience en analyse avancée, modélisation statistique ou apprentissage automatique;
Expertise en statistiques, segmentation, régression et prévision;
Expérience avec Pandas, NumPy et les notebooks;
Maîtrise de Python ou R et solides compétences en SQL;
Capacité à traduire un besoin d’affaires en problématique analytique;
Excellentes aptitudes en matière d’analyse, de communication et de vulgarisation..

Vos atouts supplémentaires