Gestionnaire en Intelligence d'affaire : Architecture et gouvernance de données

Intégration d'une organisation de santé de grande envergure en tant que conseiller cadre pour piloter la transformation des données cliniques, administratives et décisionnelles.

• Conception et supervision de l'architecture de données pour soutenir les besoins cliniques, administratifs et décisionnels.
• Mise en place d'une gouvernance des données couvrant la qualité, le catalogage, la sécurité, la traçabilité, les rôles et responsabilités.
• Élaboration de glossaires, dictionnaires de données et cartographies de systèmes pour assurer une compréhension partagée des données.
• Développement de modèles prédictifs pour l'analyse des flux patients, la prévision des visites et l'optimisation des ressources.
• Encadrement technique des équipes dans l'application de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique (IA).
• Participation aux comités stratégiques sur la transformation numérique et l'exploitation des données massives.
• Collaboration avec les équipes BI, cliniques, RH, financières et technologiques pour aligner les initiatives sur les priorités organisationnelles.

Intégration de HEC de Montréal pour transmettre des connaissances en mathématiques appliquées, finance quantitative et science des données aux étudiants de niveau universitaire.

• Enseignement du Calcul différentiel et Algèbre linéaire (MATH 10600 et MATH 10601).
• Dispensation de cours en Méthodes quantitatives de la finance (MATH 10605).
• Animation de cours en Science de données (MATH 20606).
• Enseignement de la Statistique (MATH 10620).
• Pilotage du cours d'Introduction à l'analytique d'affaires (MATH 30650).

Contribution à la formation des ingénieurs et étudiants en science des données en tant que chargé de cours spécialisé dans les domaines quantitatifs avancés.

• Enseignement de la Probabilité et stochastique (MTH 2303).
• Dispensation de cours en Séries chronologiques (MTH 6306).
• Pilotage de l'Apprentissage automatique (MTH 6312).
• Enseignement de la Statistique avancée (MTH 2312).
• Animation du cours Fiabilité et File d'attente (MTH 2302D).

Intégration de General Electric en tant que scientifique de données sénior au sein de l'équipe de contrôle de qualité et de processus manufacturing pour moderniser les approches d'inspection et de diagnostic.

• Réalisation de l'analyse qualitative et quantitative de la chaîne de production en utilisant les approches statistiques et la visualisation des données.
• Élaboration des plans d'échantillonnage pour la construction des bases de données représentatives.
• Diagnostic du processus de contrôle de qualité en utilisant les outils statistiques classiques et les méthodes d'apprentissage automatique.
• Automatisation du processus d'inspection pour améliorer l'efficacité opérationnelle.
• Développement d'outils de reconnaissance de forme (IA) pour l'identification des zones de non-conformité de la qualité.
• Développement d'outils d'analyse causale (IA) pour diagnostiquer l'instabilité et l'incapacité du processus de production.
• Validation des modèles avec le comité des ingénieurs de contrôle de qualité.

Participation en tant que chercheur en science des données à un projet coopératif visant à développer des modèles prédictifs pour l'optimisation de localisation de sites.

• Préparation et formatage des données pour analyse.
• Réalisation de l'analyse qualitative et quantitative des données.
• Développement de modèles d'apprentissage automatique et statistique pour la prise de décision dans le contexte de localisation des sites.
• Validation des résultats avec les parties prenantes.

Travail en tant que consultant en statistique auprès de clients externes et internes pour structurer et valider les approches statistiques des études et projets.

• Communication avec les clients et les parties prenantes internes pour comprendre les besoins statistiques.
• Fourniture de recommandations, de conseils et de formation sur les concepts statistiques et la conception de l'étude selon les normes acceptées de l'industrie et les exigences réglementaires.
• Préparation des plans d'analyse statistique et supervision de la collecte, la gestion et l'analyse des données du projet.
• Préparation des sections statistiques de l'étude, des protocoles et des rapports avec les clients et les parties prenantes internes.