Freelance Data Science Engineer Jobs in Toronto, ON

Department Overview

Join a high-impact analytics team that shapes business decisions through data, insights, and AI/ML. Collaborate with business leaders and cross-functional teams to uncover opportunities, build scalable analytics solutions, and translate complex analysis into actionable insights.

Key Responsibilities

• Lead end-to-end performance diagnostics across customer, product, and advisor dimensions to identify growth, efficiency, and primacy opportunities.

• Translate curated data into actionable insights through hypothesis development, testing, analysis, and stakeholder storytelling.

• Design and deliver scalable analytics assets, including datasets, dashboards, segmentation frameworks, and predictive AI/ML models.

• Investigate, evaluate, and implement AI/ML tools and algorithms to solve complex business problems.

• Develop compelling visualizations and data stories tailored to technical and non-technical audiences.

• Partner with business owners to drive advanced analytics and AI/ML adoption.

• Lead cross-functional collaboration with data scientists, engineers, IT partners, and business process owners.

• Provide subject-matter expertise, mentorship, and guidance on advanced analytics and AI/ML methodologies.

• Identify emerging analytical trends and data needs to improve repeatable and scalable solutions.

Required Qualifications & Skills

• Business Acumen: Strong ability to frame and structure complex business problems in financial services / retail banking, connect analytical insights to commercial levers (growth, efficiency, customer and advisor outcomes), and translate findings into clear, actionable recommendations. Demonstrated comfort engaging with senior executives and Csuite stakeholders, influencing decisions through concise, insightdriven storytelling.

• Applied Analytics Expertise: Demonstrated ability to creatively explore data, identify nonobvious patterns, and rigorously test hypotheses to solve complex business problems. Brings an entrepreneurial mindset to analytics by proactively identifying opportunities, challenging assumptions, and delivering highimpact insights that drive informed decisionmaking.

• ML/AI Lifecycle Familiarity: Experience working with existing ML/AI models (adjusting inputs, interpreting outputs) and building or modifying models as needed. Solid knowledge of applied Machine Learning, Deep Learning, Large Language Models

• Solid cloud experience with Azure or AWS and cloud AI/ML services such as Databricks, Kubernetes, docker and container orchestration, Azure Machine Learning, Azure Data Factory

• Visualization & Communication: Proficient in creating clear, compelling dashboards, visualizations, and data stories tailored to diverse audiences, including senior executives and Csuite leaders, translating complex analysis into concise, decisionready narratives.

• Data Stewardship: Confident working with structured and unstructured data from multiple sources, ensuring data usability, cleanliness, and reliability. Able to build or modify data pipelines or analytical assets.

• Core Analytical Tools: Proficient in Python, PySpark, SQL, Power BI, and Databricks (or similar platforms) for data preparation, analysis, and collaboration.

• Strong experience with PySpark for big data processing and PyTorch for deep learning model serving.

• Non-Technical Skills: Strong relationship management, storytelling, and business communication skills for senior audiences.

Education & Experience

• A graduate or undergraduate degree in a quantitative or analytics-focused discipline (e.g., Business Analytics, Data Science, Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, Finance, Actuarial Science).

• 5 years of relevant experience in advanced analytics, data science, or applied AI/ML in domains such as financial services, technology, consulting, or similar industries

• Data Manipulation: SQL, PySpark, Python

• AI & ML: Predictive Analytics, Natural Language Processing (NLP), Supervised and Unsupervised Learning, leveraging Generative AI tools and APIs, Model Development and Deployment, Experimentation and Optimization including emerging capabilities and their application in analytical workflows.

• Data Visualization: Power BI, Tableau

• Cloud & Big Data Platforms: Azure (ADF, Synapse, Databricks), Snowflake

• Data Engineering: ETL/ELT Pipelines, Apache Spark

Nice-to-Have

• Experience in customer analytics within financial services (e.g., engagement, onboarding, cross-sell, retention, productivity insights).

• Expertise in optimizing analytical assets (data pipelines, models, dashboards) to drive measurable business impact.

• Bilingual proficiency (English/French).

Joignez-vous a une equipe d'analytique strategique qui soutient la prise de decision d'affaires grace a des analyses rigoureuses, aux donnees et aux capacites d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (IA/AA). En partenariat etroit avec les leaders d'affaires et les equipes transversales, vous contribuerez a identifier des occasions a forte valeur ajoutee, a developper des solutions analytiques durables et a transformer des analyses complexes en recommandations claires, concretes et responsables.

• Diriger des analyses de performance de bout en bout couvrant les dimensions clients, produits et conseillers, afin d'identifier des occasions d'amelioration liees a la croissance, a l'efficacite operationnelle et a la relation client.

• Convertir les donnees en informations exploitables par l'elaboration d'hypotheses, leur validation analytique et la communication structuree des constats aux parties prenantes.

• Concevoir, developper et maintenir des actifs analytiques evolutifs, incluant des ensembles de donnees, des tableaux de bord, des cadres de segmentation et des modeles predictifs en IA/AA.

• Evaluer et mettre en uvre des outils, techniques et algorithmes d'IA/AA afin de repondre a des enjeux d'affaires complexes, dans le respect des cadres de gouvernance et de gestion des risques.

• Produire des visualisations et des recits de donnees clairs et percutants, adaptes a des publics techniques et non techniques.

• Travailler en etroite collaboration avec les partenaires d'affaires afin de favoriser l'adoption de l'analytique avancee et de l'IA/AA a l'echelle de l'organisation.

• Assurer une collaboration efficace avec les equipes de science des donnees, d'ingenierie, des TI et les responsables des processus d'affaires.

• Agir comme expert-conseil, en offrant du mentorat et de l'accompagnement sur les methodologies avancees en analytique et en IA/AA.

• Surveiller les tendances emergentes en analytique et les besoins en donnees afin d'ameliorer la reutilisabilite, la robustesse et l'evolutivite des solutions.

Sens des affaires et communication executive

• Capacite demontree a structurer et a resoudre des problematiques complexes dans les services financiers et les services bancaires de detail.

• Aptitude a relier les resultats analytiques aux leviers d'affaires (croissance, efficacite, experience client et performance des conseillers) et a formuler des recommandations claires et orientees vers l'action.

• Aisance a interagir avec des cadres superieurs et la haute direction, en influencant les decisions grace a une communication concise, factuelle et axee sur les insights.

Expertise en analytique appliquee

• Solide experience en exploration de donnees, en identification de tendances non evidentes et en validation rigoureuse d'hypotheses afin de soutenir des decisions d'affaires eclairees.

• Approche proactive et structuree, axee sur l'amelioration continue et la creation de valeur mesurable.

IA et apprentissage automatique

• Experience avec des modeles existants d'IA/AA (ajustement des parametres, interpretation des resultats) ainsi qu'avec la conception ou l'evolution de modeles, au besoin.

• Bonne connaissance de l'apprentissage automatique applique, de l'apprentissage profond et des grands modeles de langage (LLM).

Infonuagique et plateformes analytiques

• Experience avec des environnements infonuagiques tels qu'Azure ou AWS et avec des services d'IA/AA incluant Databricks, Kubernetes, Docker, Azure Machine Learning et Azure Data Factory.

Visualisation et narration des donnees

• Capacite a concevoir des tableaux de bord et des visualisations clairs, coherents et adaptes a divers niveaux de public, incluant la haute direction, en mettant l'accent sur la prise de decision.

Gestion et qualite des donnees

• Aisance a travailler avec des donnees structurees et non structurees provenant de sources multiples, en assurant leur qualite, leur fiabilite et leur conformite aux normes internes.

• Capacite a concevoir ou a ameliorer des pipelines de donnees et des actifs analytiques.

Outils analytiques

• Maitrise de Python, PySpark, SQL, Power BI et Databricks (ou outils comparables).

• Experience confirmee avec PySpark pour le traitement de donnees volumineuses et PyTorch pour le deploiement de modeles d'apprentissage profond.

Competences interpersonnelles

• Excellentes habiletes en collaboration, en gestion des relations et en communication d'affaires aupres de partenaires et de dirigeants.

• Diplome universitaire (baccalaureat ou maitrise) dans un domaine quantitatif ou analytique (analytique d'affaires, science des donnees, statistique, mathematiques, genie, informatique, finance, actuariat).

• 5 annees d'experience pertinente en analytique avancee, science des donnees ou IA/AA appliquee, idealement dans les services financiers, la technologie ou le conseil.

Competences techniques cles

• Manipulation des donnees : SQL, PySpark, Python

• IA et AA : analytique predictive, traitement du langage naturel (NLP), apprentissage supervise et non supervise, IA generative, developpement et deploiement de modeles, experimentation et optimisation

• Visualisation : Power BI, Tableau

• Infonuagique et donnees massives : Azure (ADF, Synapse, Databricks), Snowflake

• Ingenierie des donnees : pipelines ETL/ELT, Apache Spark

• Experience en analytique client dans un contexte de services financiers (engagement, integration, ventes croisees, retention, productivite).

• Capacite demontree a optimiser des actifs analytiques afin de generer des resultats d'affaires mesurables.

• Bilinguisme (francais et anglais).