Dév. de logiciel princ. II - Data Platform Operation

Description du poste

Principales responsabilités

• Concevoir, développer, tester et exploiter des solutions d’automatisation évolutives pour les opérations de plateforme de données, incluant l’automatisation des flux de travail, les contrôles de santé de la plateforme, les scripts de remédiation et les capacités de libre-service.
• Définir et contribuer à la stratégie d’automatisation de l’équipe des opérations de plateforme de données, en combinant les approches traditionnelles de génie logiciel et les modèles émergents d’IA agentique.
• Développer des capacités d’IA agentique qui soutiennent les flux de travail opérationnels, notamment le triage des incidents, l’analyse des causes profondes, la recherche de connaissances, l’exécution de runbooks, l’enrichissement de billets et les recommandations proactives.
• Collaborer avec les équipes des opérations, de l’ingénierie, de l’architecture, de la sécurité et des données afin de transformer les irritants opérationnels en solutions logicielles fiables.
• Contribuer à la stratégie de données opérationnelles en améliorant la façon dont la télémétrie de plateforme, les journaux, les métriques, les métadonnées, les incidents et les données de performance des services sont capturés, modélisés, gouvernés et utilisés pour la prise de décision.
• Créer et maintenir des pipelines CI/CD, des cadres de tests automatisés et des modèles de déploiement qui favorisent la livraison fiable d’outils et de services opérationnels.
• Mettre en œuvre l’infrastructure sous forme de code et l’automatisation de la configuration afin d’améliorer la cohérence, la répétabilité et l’auditabilité dans les environnements infonuagiques et sur site.
• Améliorer l’observabilité de la plateforme en développant des tableaux de bord, des alertes, des contrôles de qualité des données et des informations opérationnelles permettant aux équipes de détecter et résoudre les problèmes plus tôt.
• Documenter les modèles d’automatisation, les runbooks opérationnels, les flux de travail assistés par l’IA et les pratiques d’ingénierie réutilisables afin d’en favoriser l’adoption par l’équipe.
• Se tenir à jour sur les avancées en développement logiciel, opérations de plateforme, technologies infonuagiques, ingénierie de données et pratiques d’IA responsable.

Qualifications essentielles

• Plus de 5 ans d’expérience professionnelle en développement logiciel, idéalement dans des environnements d’ingénierie de plateforme, d’ingénierie de données, DevOps, SRE ou axés sur les opérations.
• Baccalauréat en informatique, génie logiciel, ingénierie de données ou expérience pratique équivalente.
• Excellentes compétences en analyse, dépannage, communication et collaboration, avec la capacité de travailler efficacement avec des équipes techniques et opérationnelles.
• Solide maîtrise d’au moins un langage de programmation moderne, comme Python, avec la capacité de concevoir des services et outils d’automatisation fiables, maintenables et prêts pour la production.
• Expérience dans la conception d’automatisation pour des flux de travail opérationnels, incluant les scripts, les intégrations API, l’orchestration de tâches, la surveillance, les alertes et les modèles de remédiation.
• Expérience avec des technologies de plateforme de données dans des environnements infonuagiques et/ou sur site, comme Kafka, Airflow, ELK, BigQuery, Dataproc, Dataflow, le stockage objet ou des services connexes.
• Expérience avec les pipelines CI/CD, la gestion du code source, les tests automatisés, l’automatisation des déploiements et les pratiques de gestion des mises en production.
• Expérience pratique avec l’infrastructure sous forme de code et les outils de gestion de configuration, comme Terraform, Ansible ou des technologies équivalentes.
• Familiarité avec les concepts d’IA agentique, l’intégration de grands modèles de langage, l’orchestration de prompts, la génération augmentée par récupération, l’appel d’outils, la conception de flux de travail assistés par l’IA ou des modèles de développement connexes.
• Expérience avec les technologies de conteneurisation et d’orchestration, comme Docker et Kubernetes.

Qualifications souhaitées

• Expérience dans la création d’agents IA, de copilotes, d’assistants opérationnels conversationnels ou d’automatisation autonome des flux de travail pour des environnements d’entreprise.
• Expérience dans le développement d’analytique opérationnelle, de tableaux de bord de fiabilité ou de produits de données soutenant la performance de la plateforme, la gestion des incidents, la planification de capacité ou l’optimisation des coûts.
• Exposition à des cadres de traitement de données à grande échelle comme Spark, Hadoop, Kafka ou des services infonuagiques natifs de traitement de données.
• Certification Google Native.

Exigences linguistiques et mention

Une connaissance adéquate du français est requise pour les postes offerts au Québec. Le générique masculin est utilisé sans discrimination et uniquement dans le but d'alléger le texte.