Détails du poste
- Lieu de travail : Montreal (Hybride)
- Type de poste : Permanent à temps plein
Spécialiste en ingénierie des données
Lieu : Montréal / C te-de-liesse (ST-LAURENT)
Heures par semaine : 40
Travail virtuel/télétravail possible : Hybride (un pourcentage du temps peut être partagé entre le site et le télétravail)
Description du poste
** Le bilinguisme est requis**
Nos ingénieurs sont des visionnaires techniques qui stimulent nos solutions innovantes. Renommés dans le monde entier pour concevoir, intégrer et livrer des systèmes de simulation et de formation à la pointe, vous relèverez des défis complexes, collaborerez à travers les fonctions et contribuerez à faire progresser l’industrie. Soutenus par une culture qui favorise la flexibilité, la croissance et l’excellence technologique, nos ingénieurs sont habilités à avoir un impact significatif chaque jour. Que votre passion se situe dans le domaine des données, de l’ingénierie mécanique ou de l’ingénierie aérospatiale, Client offre un environnement pour affiner vos compétences et créer un héritage durable en matière de sécurité et de simulation.
Responsabilités
Architecture de plateforme et ingénierie des données
- Concevoir et maintenir des solutions de données dans Microsoft Fabric à l’aide des couches Bronze, Silver et Gold selon le cadre de plateforme de données de CAE.
- Soutenir et améliorer la plateforme de données d’entreprise, y compris les entrepôts de données et les lacs de données.
- Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données à l’aide de SQL et d’outils de big data tels que Spark, Kafka ou Hadoop.
- Développer des processus fiables pour ingérer, transformer et livrer des données provenant de diverses sources.
- Intégrer des données provenant de sources internes, externes et IoT afin de répondre aux besoins de l’entreprise.
- Concevoir et maintenir des solutions de données backend qui prennent en charge les analystes, les data scientists et d’autres utilisateurs d’affaires.
Opérations, qualité et livraison
- Appliquer les pratiques DevOps afin d’améliorer le développement et le déploiement des solutions de données.
- Déceler des occasions d’automatiser les tâches manuelles et d’améliorer les processus de livraison des données.
- Respecter les normes de gouvernance des données, d’architecture et de sécurité.
- Surveiller les pipelines de données et fournir du support lorsque des problèmes surviennent.
Collaboration et leadership technique
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit, les experts en données, les architectes et les autres parties prenantes afin de résoudre les problèmes techniques et de soutenir les besoins de la plateforme de données.
- Aider à guider les décisions techniques, réviser le code et partager les meilleures pratiques avec l’équipe.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles sur des initiatives liées aux données et à l’IA.
Qualifications
Tableau des compétences - 3 compétences incontournables
- Diplôme de baccalauréat en informatique, en génie ou dans un domaine connexe. Une maîtrise est un atout.
- Au moins 6 ans d’expérience en ingénierie des données avec une solide expérience de développement (codage pratique) en Python, Spark, SQL et des langages de script connexes.
- Expérience avec Visual Studio Code et Git dans des flux de travail de développement modernes.
- Expérience pratique requise avec Microsoft Fabric, notamment Lakehouses, OneLake, pipelines, notebooks et architecture médaillon sur les couches Bronze, Silver et Gold.
- Bonne compréhension des fondamentaux en informatique, y compris les structures de données et les algorithmes.
- Expérience avec Terraform.
- Expérience avec des bases de données relationnelles et NoSQL, y compris SQL Server, PostgreSQL et Cosmos DB.
Tableau des compétences - 3 compétences intéressantes (plus)
- Expérience avec des outils de workflow et d’orchestration tels qu’Azure Data Factory et Airflow.
- Expérience avec DevOps et GitHub et des outils de déploiement d’infrastructure tels que ARM.
- Expérience avec Microsoft cloud et des plateformes de données telles que Fabric, Azure, Databricks et Purview.
- Expérience avec des technologies de traitement de flux telles que Spark Streaming.
- Connaissance de Kubernetes.
- Maîtrise de Power BI pour la production de rapports et la visualisation des données.
