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Scientifique des données, chaîne d’approvisionnement / Supply Chain Data Scientist

RTX
1 day ago
Full-time
On-site
LONGUEUIL, QC, Canada
Direct

Date d’affichag e / Date Posted: 2026-10-01

 Pays / Country: Canada

 Emplacement / Location: CA-QC-LONGUEUIL-J01 ~ 1000 Blvd Marie-Victorin ~ J01 BLDG Titre du poste: Scientifique des données, chaîne d’approvisionnement À propos de Pratt & Whitney Canada Pratt & Whitney Canada (P&WC) est un leader mondial de l’innovation aérospatiale, dont le siège social est situé à Longueuil, au Québec, depuis 1928. Nous concevons et fabriquons des moteurs d’aéronefs de nouvelle génération qui propulsent la plus grande flotte mondiale d’avions et d’hélicoptères dans les segments de l’aviation d’affaires, de l’aviation générale et de l’aviation régionale. Depuis près de 100 ans, nos équipes sont à l’avant-garde des technologies de propulsion, repoussant les limites afin de rendre nos moteurs plus performants et fiables. Nos moteurs soutiennent des missions essentielles, du transport de passagers et de marchandises aux services médicaux d’urgence, aux opérations humanitaires et à la lutte contre les feux de forêt, partout dans le monde. Un employeur de choix Pratt & Whitney Canada a été reconnue comme l’un des meilleurs employeurs au Canada en 2026 selon Forbes, et ce, pour une 11e année consécutive. L’entreprise s’est également classée au premier rang des employeurs de l’industrie de l’aérospatiale et de la défense au pays. De plus, notre siège social figure toujours parmi les meilleurs employeurs de la région de Montréal. Ensemble, ces distinctions confirment notre réputation d’employeur de choix à Montréal, au Canada et à l’échelle mondiale. Pourquoi rejoindre notre équipe? Le ou la Scientifique des données, chaîne d’approvisionnement se joindra au service Science des données et analytique au sein de l’équipe Planification des ventes, des stocks et des opérations (SIOP) de l’entreprise. Notre service est responsable du développement, de la maintenance et du soutien des produits de données à l’échelle de l’entreprise, en utilisant l’intelligence d’affaires, la science des données et l’intelligence artificielle afin de soutenir la prise de décision dans les principaux processus de planification opérationnelle, notamment la planification de la demande, la planification directrice de la production, la planification de la capacité, l’optimisation des stocks et la gestion des matières. Dans le cadre de ce rôle, vous serez responsable de recueillir, d’analyser et de documenter les besoins d’affaires, ainsi que de mener des projets d’analytique des données de bout en bout afin d’y répondre. Le ou la Scientifique des données tirera parti de notre écosystème de données numériques, de solides compétences en programmation, principalement en SQL et en Python, ainsi que de la visualisation des données pour développer de nouveaux produits de données. Vous contribuerez aux revues de l’architecture analytique des données, à la refactorisation des produits de données existants et à la modernisation de nos pratiques de gestion des données. Enfin, en collaboration avec nos experts et scientifiques de la chaîne d’approvisionnement, vous contribuerez également à la mise en œuvre de principes de pointe en matière de planification intégrée des activités, d’intelligence artificielle et de recherche opérationnelle. Le poste s’effectue à notre établissement de Longueuil , du lundi au vendredi, selon des horaires flexibles et exclusivement en présentiel. À quoi ressemblera votre quotidien? Recueillir, analyser et documenter les besoins d’affaires. Concevoir et mettre en œuvre des solutions d’analytique d’affaires afin de répondre à des enjeux complexes liés à la chaîne d’approvisionnement. Effectuer des recherches sur les meilleures pratiques en matière d’analytique des données liées à la planification et à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Développer et mettre en œuvre des indicateurs de performance, des algorithmes, des rapports et des tableaux de bord visuels afin de soutenir la prise de décision fond…

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