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Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ)

Analyste*, Solutions numériques et analytique - Marchés privés

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In-Office
Montréal, QC, CAN
Mid level
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Junior
Fintech • Payments • Financial Services
Develops quantitative applications, machine-learning models, generative AI capabilities, data pipelines, and analytical tools supporting private-credit investment decisions. Collaborates with investment and business teams to integrate analytics into decision processes, maintain data quality, and improve data-science practices. Requires a quantitative graduate degree, 0–3 years of relevant experience, advanced analytics and machine-learning knowledge, language-model experience, finance interest, Python and SQL skills, and Power BI or Tableau knowledge.
Top Skills: Data PipelinesDeep LearningGenerative AiMachine LearningNatural Language ProcessingPower BIPythonSQLTableau
36 Minutes Ago
Remote or Hybrid
CA
Senior level
Senior level
eCommerce • Fintech • Hardware • Payments • Software • Financial Services
Develop and manage Square’s always-on B2B content engine across social, thought leadership, customer stories, partner content, and industry narratives. Build content calendars, formats, briefs, campaigns, and AI-assisted workflows; coordinate cross-functional teams and external partners; oversee production through launch; and analyze performance to optimize messaging, formats, and distribution.
Top Skills: Ai ToolsLinkedInSocial AnalyticsSocial Media Platforms
41 Minutes Ago
Easy Apply
Remote or Hybrid
CA
Easy Apply
Senior level
Senior level
Artificial Intelligence • Cloud • Computer Vision • Hardware • Internet of Things • Software
Build and operate MITRE ATT&CK-aligned threat detections across cloud, endpoint, identity, email, and application telemetry. Own the detection lifecycle, advance detection-as-code with Git, testing, CI/CD, and observability, and improve data ingestion and enrichment. Evaluate AI-assisted security capabilities, translate threat intelligence into detections, and partner with Security Operations during investigations and incident exercises. The role requires strong Python and SQL skills, SIEM expertise, AWS and Linux knowledge, and independent project leadership.
Top Skills: Agentic FrameworksAirflowAWSChatopsCi/CdContainersDatabricksEdrFedrampGitGoLinuxLlmsMcpMitre Att&CkPythonSIEMSQLTerraform
Design and develop quantitative applications, models and data tools to support private markets investment decisions. Apply machine learning, deep learning and NLP, integrate generative AI and maintain data ingestion/processing pipelines, ensure data quality, collaborate with investment teams and implement analytics into decision processes.
The summary above was generated by AI

Devenez un actif pour la collectivité !

Faites partie de l’équipe de La Caisse et ressentez la fierté de contribuer à l’avenir financier de millions de Québécois et Québécoises en créant un monde plus durable.

À La Caisse :

  • On valorise votre apport unique au sein d’une équipe d’envergure mondiale.

  • On vous confie un travail qui vous permet de vous épanouir et de vous dépasser.

  • On vous offre des occasions d’apprendre aux côtés de spécialistes généreux de leur savoir.

  • On s’investit pleinement pour vous qui, chaque jour, réalisez notre mission.

Au fil des années, nous avons bâti une culture forte qui repose sur quatre piliers : l'ambition pour se dépasser, l'imputabilité pour concrétiser nos convictions, l'ouverture pour s'enrichir grâce à des idées créatives et la collaboration pour nous propulser vers les meilleurs résultats pour la population du Québec.

Description d'emploi


*Le niveau de poste peut varier en fonction du profil de la personne retenue.


Faisant partie du groupe Données, Analytique et Transformation technologique, l’équipe Solutions numériques et analytique est à l’intersection des secteurs d’investissements et des technologies. Notre mission est de soutenir les équipes d'investissement dans leur prise de décisions en participant à l'analyse de la performance des portefeuilles, au suivi des investissements, ainsi qu’à l'élaboration de méthodes quantitatives pour le suivi et le développement du portefeuille.


Votre rôle consistera à appuyer les secteurs d’investissement en tirant parti de ses connaissances en science des données appliquée, notamment en utilisation d’IA générative, de développements d’outils analytiques, et de techniques d’acquisition et d’intégration de données. Vous serez également appelé à collaborer de près et à bâtir des relations de confiance avec nos partenaires.


Ce que vous ferez

  • Participer au développement des applications, des modèles, des outils ou des perspectives pour des applications pratiques de support à la prise de décision en investissement à l’aide de méthodes quantitatives;
  • Contribuer aux pratiques d’exploitation des méthodes d’apprentissage machine (apprentissage automatique, apprentissage profond, techniques de traitement du langage, etc.) et intégrer des capacités d’IA générative dans l’analyse de données de crédit privé;
  • Collaborer à la conception et au maintien de pipelines d’ingestion et transformation de jeux de données structurés et non-structurés;
  • Collaborer avec les équipes d’investissement et autres secteurs d’affaires pour intégrer les solutions analytiques dans les processus décisionnels;
  • Contribuer aux projets transversaux ainsi qu’à l’évolution des meilleures pratiques et façons de faire en science de données au sein de l’écosystème analytique;
  • Assurer la qualité de la donnée tout au long de la chaine et procéder à la maintenance et à l’évolution des solutions.

Ce qui vous distingue

  • Capacité à travailler en équipe et à collaborer
  • Autonomie, initiative et proactivité dans la résolution de problèmes
  • Habiletés de communication, avec aptitude à synthétiser et présenter des analyses claires
  • Ouverture et capacité d’adaptation aux différentes approches

Ce que vous apportez

  • Diplôme de deuxième cycle dans un domaine quantitatif comme l'informatique, les mathématiques, la science des données ou l'ingénierie financière;
  • Expérience pertinente minimale d’une (1) année en sciences des données, en analytique ou dans un domaine pertinent;
  • Connaissance de base des techniques d’analytique avancées et d’apprentissage machine;
  • Capacité d’utilisation de modèles de langage dans des processus d’affaires;
  • Bonnes connaissances en manipulation de données (Python, SQL);      
  • Connaissance des outils de visualisation de données (Power BI, Tableau software).

#LI-DNI

Sentir que mon rôle est important. Avoir du plaisir au quotidien. Pouvoir évoluer au rythme de mes ambitions. Obtenir une rémunération à la hauteur de ma contribution. C’est l’expérience professionnelle que m’offre La Caisse!

Nous consultons avec attention chaque candidature et nous contacterons directement les personnes retenues pour une entrevue.

La Caisse offre des chances d’emploi égales à tous et toutes. Elle invite les femmes, les membres des minorités visibles et ethniques, les personnes autochtones et les personnes handicapées à présenter leur candidature. Si cette offre d’emploi vous motive, mais que vous ne correspondez pas à tous les critères, contactez-nous quand même!

La Caisse s’engage également à poursuivre la promotion de l’équité, de la diversité et de l’inclusion comme valeur clé et à en faire une source d’enrichissement et de fierté pour tous les membres de l’organisation. Veuillez nous informer si votre condition actuelle nécessite des mesures d’adaptation dans le cadre du processus de recrutement.

La Caisse représente la Caisse de dépôt et placement du Québec et ses filiales.

HQ

Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ) Montréal, Québec, CAN Office

Montréal, Canada

Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ) Montréal, Québec, CAN Office

1000, place Jean-Paul-Riopelle, , Montréal, Québec, Canada, H2Z 2B3

What you need to know about the Montreal Tech Scene

With roots dating back to 1642, Montreal is often recognized for its French-inspired architecture and cobblestone streets lined with traditional shops and cafés. But what truly sets the city apart is how it blends its rich tradition with a modern edge, reflected in its evolving skyline and fast-growing tech industry. According to economic promotion agency Montréal International, the city ranks among the top in North America to invest in artificial intelligence, making it le spot idéal for job seekers who want the best of both worlds.

Key Facts About Montreal Tech

  • Number of Tech Workers: 255,000+ (2024, Tourisme Montréal)
  • Major Tech Employers: SAP, Google, Microsoft, Cisco
  • Key Industries: Artificial intelligence, machine learning, cybersecurity, cloud computing, web development
  • Funding Landscape: $1.47 billion in venture capital funding in 2024 (BetaKit)
  • Notable Investors: CIBC Innovation Banking, BDC Capital, Investissement Québec, Fonds de solidarité FTQ
  • Research Centers and Universities: McGill University, Université de Montréal, Concordia University, Mila Quebec, ÉTS Montréal

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