AI Automation Engineer – Data Integration and Workflow Automation

Description du poste

AI Automation Engineer – Integration, Workflow Automation & Data Analytics

Localisation : Montreal, QC
Modèle de travail : Hybride (3 jours par semaine au bureau)

Compétences requises

• Développement d’API et intégration (Engineering)
• Automatisation des flux de travail (Power Automate ou équivalent)
• Analytique de données et intelligence d’affaires (BI)

Résumé du poste

• Concevoir et mettre en œuvre des solutions d’automatisation pilotées par l’IA, à grande échelle, dans des systèmes d’entreprise.
• Développer des intégrations, des flux d’automatisation et des solutions d’analytique de données afin de permettre la prise de décision axée sur les données.

Responsabilités clés

Développement d’intégration & ingénierie

• Concevoir, développer et maintenir des API, des connecteurs et des pipelines d’intégration à travers des systèmes internes et externes.
• Permettre l’échange de données entre les applications d’entreprise, les plateformes cloud et les outils tiers.
• Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT pour des cas d’usage d’automatisation et d’analytique.
• Garantir que les intégrations sont sécurisées, évolutives et performantes.
• Diagnostiquer et résoudre les problèmes d’intégration tout en maintenant la fiabilité des systèmes.

Développement d’automatisation & gestion des workflows

• Concevoir et mettre en œuvre des flux d’automatisation à l’aide de Power Automate ou de plateformes équivalentes.
• Développer des solutions automatisées pour notifications, approbations, gestion des exceptions et orchestration des processus métier.
• Agir en tant que SME (spécialiste) pour la conception de workflows et l’optimisation des processus.
• Collaborer avec les parties prenantes afin d’identifier les opportunités d’automatisation et de rationaliser les processus manuels.
• Surveiller, maintenir et améliorer les workflows d’automatisation pour l’efficacité et la fiabilité.

Analytique de données & intelligence d’affaires

• Réaliser le mappage, la transformation et la réconciliation des données entre les systèmes.
• Développer des tableaux de bord et des rapports à l’aide d’outils BI tels que Power BI ou Tableau.
• Permettre le reporting en temps réel pour les informations sur l’activité et les opérations.
• Garantir la qualité, la cohérence et l’exactitude des données à travers les systèmes de reporting.
• Traduire les exigences métier en modèles analytiques et visualisations.

Exigences

60-70