Cette personne concevra des systèmes de données et des outils de machine learning afin d’aider les équipes chargées des politiques publiques et de l’énergie à évaluer les mesures climatiques, à comparer les contextes locaux et à repérer les possibilités liées aux énergies renouvelables. Le poste couvre les données sur les politiques publiques, les contributions des communautés, les modèles prédictifs et l’infrastructure nécessaire à la mise en œuvre de ces outils.
L’objectif est de rendre les connaissances sur les politiques climatiques utiles d’un territoire à l’autre : relier les archives publiques aux avis d’experts afin que les communautés et les décideurs puissent tirer des enseignements des mesures mises en œuvre ailleurs. Les analyses soutiennent également la planification des énergies renouvelables et les actions de plaidoyer, en faisant le lien entre recherche technique et mesures concrètes pour le climat aux échelons municipal et fédéral.
Ce poste conviendrait à un ou une spécialiste des données ou ingénieur·e en machine learning en milieu de carrière, capable de concevoir des solutions à partir de données non structurées, de présenter des résultats analytiques à des partenaires non techniques et désireux d’appliquer des méthodes de modélisation rigoureuses aux enjeux des politiques climatiques et de la transition énergétique.