Description du poste Relevant de la Directrice, Données et Analytique, l’ingénieur(e) de données sénior est responsable de: Responsabilités Concevoir, modéliser et maintenir des entrepôts de données (Microsoft Fabric: Lakehouse et Warehouse ; SQL Server) pour soutenir les besoins analytiques et les tableaux de bord d’entreprise ; Développer et automatiser des pipelines de données dans Microsoft Fabric (pipelines, notebooks Spark, Python), assurant la qualité, la performance et la gouvernance des données ; Construire et maintenir des modèles analytiques et des jeux de données pour Power BI, incluant les mesures DAX, la modélisation en étoile et l’optimisation des performances ; Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (ERP, CRM, fichiers plats, API, etc.) ; Participer à la conception et à l’évolution de la plateforme analytique infonuagique (Microsoft Fabric, One

Lake, Power BI Service), y compris le suivi de la capacité et des coûts ; Effectuer des analyses exploratoires et fournir des insights exploitables pour appuyer les décisions d’affaires ; Développer et documenter des scripts Python et maintenir les workflows KNIME existants pour le traitement et l’enrichissement des données ; Collaborer avec les équipes TI, affaires et direction pour définir, livrer et maintenir les indicateurs clés de performance (KPI) ; Assurer le support, la documentation et la fiabilité des solutions BI et analytiques en production ; Contribuer à la migration des données ERP (Dynamics AX vers D365) : extraction, transformation, correspondance des clés et réconciliation ; Mettre en place des contrôles de qualité et de réconciliation des données (règles, alertes, suivi des écarts) ; Appliquer les bonnes pratiques Dev

Ops : versionnement Git et déploiements entre environnements (développement, test, production) ; Accompagner techniquement les membres de l’équipe et les consultants, et contribuer aux choix d’architecture.





Qualifications Compétences Baccalauréat en informatique, génie logiciel, intelligence d’affaires, science des données ou tout domaine connexe ; 5 ans et plus d’expérience dans un rôle similaire, dont au moins un projet Fabric mené jusqu'en production ; Solide expérience en modélisation et requêtes SQL avancées (optimisation, jointures complexes, procédures, indexation) ; Expérience pratique en Power BI (modélisation de données, DAX, publication dans Power BI Service, gestion des espaces de travail) ; Maîtrise de Microsoft Fabric et des services Azure Data & Analytics (One

Lake, Spark, Data Factory), Synapse Analytics étant un atout ; Bonne connaissance du langage Python pour la manipulation, la transformation et l’automatisation de données (pandas, pyodbc, etc.) ; Connaissance des outils de traitement de données comme KNIME, Power Query ou ETL équivalents ; Compréhension des bonnes pratiques de gouvernance et d’architecture de données ; Aptitude à travailler dans un environnement collaboratif et à vulgariser les concepts techniques auprès des parties prenantes ; Esprit analytique, rigueur et autonomie ; Bilinguisme (français/anglais niveau intermédiaire) requis en raison des activités de l'organisation à l'échelle nationale et de la nécessité d'une communication efficace entre les différentes régions.

Indispensables Fabric en production: Lakehouse, pipelines, notebooks Spark, y compris l’analyse de la capacité (Capacity Metrics App) et le diagnostic des dépassements ; SQL Server : mécanismes de réplication (CDC, réplication transactionnelle, log shipping, Always On, Mirroring) avec capacité à en comparer les limites ; Power BI : modélisation en étoile, Direct Lake vs Import vs Direct

Query, rafraîchissement incrémentiel ; SSRS / SSAS : maintenir l’existant pendant la transition vers les rapports paginés Power BI ; Exploitation : surveillance, alertes et documentation, au même titre que le développement ; Qualité des données : contrôles automatisés et réconciliation entre systèmes source et cible ; Compétences techniques requises :

📌 Ingénieur(e) de données sénior (Boucherville)
🏢 Unimax
📍 Boucherville