TobogganLabs

AI and healthcare

Scientifiquededonnées-DataScientist

Montréal, Quebec, Canada Remote Friendly
Market Sentiment
HIGH DEMAND

Neural analysis suggests this role is
optimal for Senior candidates.

The Brief

“Scientifique de données - Data Scientist at TobogganLabs. Skills: Data Science, Applied Mathematics, Artificial Intelligence, Machine Learning, Generative AI. Design, integrate, train and optimize machine learning or generative AI models. Feature engineering”

What You'll Achieve.

Contribute directly to the development of advanced algorithms, models, and systems; Meet client needs

Industry & Context.

AI and healthcare
Problems you'll solve

Solving challenging human problems; Solving real-world problems

What They're Looking For.

Must Have

5+ years of professional experience, Experience with Python, Experience with Cloud Computing Platforms, Solid understanding of machine learning algorithms and deep learning, Solid understanding of generative AI models, Experience building and deploying machine learning pipelines with cloud technologies, Familiarity with distributed computing, Familiarity with big data technologies, Understanding of software development best practices, Understanding of version control systems (e.g., Git), Master’s Degree in an AI-related discipline

Nice to Have

Experience in client-facing roles such as consulting, Experience in product/project management, Experience in the healthcare sector, Experience in other highly regulated industries, Additional experience in software development, Additional experience in architecture

What You'll Do.

train and optimize machine learning or generative AI models

Performance evaluation

Explore client data to identify patterns and opportunities

Clean and structure data

Translate business requirements into technical solutions

Present results to stakeholders

Explain models to stakeholders

Stay current on ML/AI advances

Stay current on healthcare sector regulatory requirements

Document approaches and results

How You'll Work.

Team & Collaboration

Collaborate with a multidisciplinary team of engineers and scientists; Collaborate with data engineers; Collaborate with software engineers; Collaborate with product designers; Collaborate with domain experts

Communication Scope

Technical communication with clients; Presenting results and explaining models to non-technical stakeholders

Full Job Description

Scientifique de données À propos de nous Toboggan Labs est une firme-conseil qui œuvre à l’intersection de l’IA et de la santé. Nous résolvons des problèmes humains complexes en appliquant des technologies de pointe combinées à une solide compréhension du domaine. À propos du poste Nous sommes à la recherche d’un·e Scientifique de données talentueux·se pour se joindre à notre équipe. À titre de Scientifique de données, vous collaborez avec une équipe multidisciplinaire composée développeur.euse.s et de scientifiques afin de mener des travaux de recherche à fort impact en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Votre travail contribuera directement au développement d’algorithmes, de modèles et de systèmes avancés qui font évoluer notre technologie. Veuillez noter que, bien que nous soyons spécialisés dans le secteur de la santé et les industries réglementées, tous nos projets ne relèvent pas de ces domaines. Vous pourriez donc être amené·e à travailler sur des projets variés dans différents secteurs, selon les besoins. Vos responsabilités quotidiennes Développement, intégration et déploiement de modèles Concevoir, intégrer, entraîner et optimiser des modèles d'apprentissage automatique ou d’IA générative pour répondre aux besoins clients, incluant le feature engineering et l'évaluation de performance. Analyse et préparation des données Explorer les données clients pour identifier les patterns et opportunité s. Nettoyer et structurer les données en collaboration avec les ingénieurs data. Communication technique avec les clients Traduire les besoins métier en solutions techniques. Présenter les résultats et expliquer les modèles aux stakeholders non-techniques. Veille technologique et conformité Rester à jour sur les avancées en ML/AI et les exigences réglementaires du secteur santé (HIPAA, Loi 25, RGPD). Documentation et reproductibilité Documenter les approches et résultats pour assurer la traçabilité et faciliter le transfert de connaissances. À p

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