Scientifique de données principal(e) senior / Senior Staff Data Scientist

Zendesk · Montreal, Quebec · Posted 2026-10-05

Job Description ---------------

À propos du poste ---------------------

À titre de scientifique de données principal(e) chez Zendesk, vous joindrez l’équipe responsable de la sécurité de l’IA. Vous serez chargé(e) de concevoir et de développer des approches d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle qui nous aideront à comprendre et à détecter les activités anormales ainsi que les risques liés à la sécurité de l’IA.

Dans le cadre de ce poste, vous collaborerez avec des ingénieur(e)s en sécurité, des ingénieur(e)s logiciels, des chercheurs et chercheuses en apprentissage automatique ainsi que des équipes de produits. Vous contribuerez à fournir des informations exploitables et des modèles pouvant être utilisés pour protéger les clients de Zendesk et prévenir les abus de nos produits.

Principales responsabilités -------------------------------

Exploiter et développer notre plateforme d’évaluation de la sécurité de l’IA afin de tester les fonctionnalités d’IA de Zendesk.
Analyser de grands volumes de données comportementales et de données d’interaction des utilisateurs et utilisatrices afin de détecter les tendances associées aux abus, et automatiser les méthodes d’analyse.
Développer des modèles et des techniques de détection viables à partir de données hors ligne, afin d’éclairer et de guider leur mise en œuvre par les équipes d’ingénierie en production.
Améliorer la précision des systèmes existants de détection des pourriels, tout en réduisant au minimum les faux positifs.
Collaborer avec des équipes interfonctionnelles afin de mettre en œuvre des stratégies de prévention fondées sur les informations tirées des données.
Se tenir au courant des dernières tendances en matière de sécurité de l’IA.
Encadrer les membres de l’équipe et assurer un leadership technique dans le cadre de projets.
Collaborer avec les équipes de sécurité et de produits relativement aux nouveaux enjeux liés aux données, et leur fournir une expertise en science des données.

Qualifications requises ---------------------------

Diplôme d’études supérieures en informatique, en statistique, en mathématiques appliquées ou dans un domaine quantitatif connexe, ou expérience pratique équivalente.
Au moins cinq ans d’expérience dans l’application de l’apprentissage automatique ou de l’intelligence artificielle à des domaines tels que la détection des fraudes, la détection des anomalies ou la sécurité.
Solides compétences en programmation SQL et Python, ainsi qu’une bonne maîtrise des cadres de traitement des données.
Maîtrise de la programmation assistée par l’IA — par exemple, Claude Code et Cursor AI — et d’autres outils d’IA permettant d’accélérer les flux de travail.
Expérience de diverses techniques statistiques, d’apprentissage automatique, d’exploration de données et d’analyse de séries chronologiques, notamment une solide compréhension des particularités des techniques de détection des anomalies et de leurs propriétés statistiques, comme la gestion des ensembles de données déséquilibrés et des données éparses.
Expérience de l’utilisation de grands ensembles de données et d’environnements informatiques distribués, comme Spark et Snowflake.
Excellentes aptitudes en communication et capacité à expliquer des concepts techniques complexes à des personnes qui ne sont pas spécialistes du domaine.

Qualifications souhaitées -----------------------------

Expérience démontrée dans la mise en œuvre, à grande échelle, de systèmes de détection des anomalies ou d’évaluation de la sécurité de l’IA.
Expérience avec des outils de simulation d’attaques et d’évaluation de la robustesse des systèmes d’IA (« AI Red Teaming »).
Connaissance des concepts de cybersécurité et des vecteurs d’attaque courants.
Expérience de la surveillance et de la maintenance de modèles d’apprentissage automatique en production, ainsi que de la compréhension de l’incidence sur les clients des mécanismes de protection et des modèles de filtrage ou de pare-feu.

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English Version ---------------

About the Position ----------------------

As a Staff Data Scientist at Zendesk, you will be joining the AI Security team and be responsible for envisioning and developing machine learning and AI approaches that help us understand and identify anomalous activity and AI Security risks. The role involves collaboration with Security Engineers, Software Engineers, ML researchers, and product teams to share actionable insights and models that can be used to keep Zendesk's customers safe and prevent product abuse.

Key Responsibilities ------------------------

Run and develop our AI Security evaluation platform to test Zendesk AI features.
Analyze large volumes of behavioral and user interaction data to identify patterns of abuse, and automatize methodology.
Develop viable detection models and techniques using offline data that can inform and guide engineering implementation in production
Improve detection accuracy for existing spam detection projects while minimizing false positives
Collaborate with cross-functional teams to implement prevention strategies based on data insights
Know the latest trends in AI Security
Mentor and provide technical leadership on projects
Collaborate with our Security and Product teams on emerging data challenges and provide data science expertise

Required Qualifications ---------------------------

Advanced degree in Computer Science, Statistics, Applied Mathematics, or related quantitative field, or equivalent practical experience
5+ years of experience applying ML/AI in areas such as fraud detection, anomaly detection, or security
Strong programming skills in SQL and Python, with proficiency in data processing frameworks
Fluency in AI-assisted programming (e.g., Claude Code, Cursor AI) and other AI tools to accelerate workflows.
Experience with a variety of Statistical, ML, data mining, and time series techniques, including strong experience with the specificities of anomaly detection techniques and their statistical properties (e.g., knowing how to deal with unbalanced datasets, sparsity)
Experience working with large datasets and distributed computing environments (e.g., Spark, Snowflake)
Strong communication skills with ability to translate complex technical concepts to non-technical collaborators

Preferred Qualifications ----------------------------

Proven track record implementing anomaly detection or AI Security evaluation systems at scale.
Experience with AI Red Teaming tools.
Knowledge of cybersecurity concepts and common attack vectors.
Experience with ML model monitoring, maintenance in production, and customer impact of guardrails and firewall models.

The intelligent heart of customer experience

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