Bâtissez l’avenir avec nous
Description
En tant qu’Ingénieur(e) de données, vous jouerez un rôle clé dans la conception, l’industrialisation et l’optimisation de pipelines de données modernes sur la plateforme Google Cloud. Vous contribuerez activement à bâtir une architecture de données robuste, évolutive et orientée vers l’intelligence artificielle. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des équipes multidisciplinaires afin de livrer des solutions concrètes à forte valeur ajoutée pour l’organisation. Ce poste représente une belle occasion de mettre en valeur vos compétences et d’exploiter pleinement votre potentiel au sein d’une entreprise bienveillante et fiable. Ici, l’humain et son développement sont au cœur des préoccupations, favorisant ainsi un environnement propice à la collaboration et à l’innovation.

Titre du poste
Ingénieur(e) de données

Titre interne: Analyste de données

Ingénierie de données & plateforme GCP

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants, sécuritaires et scalables (ETL/ELT) sur Google Cloud Platform (GCP).

Exploiter les services GCP tels que :

BigQuery (entrepôt analytique)

Cloud Storage (stockage de données brut et zones de données)

Dataproc (traitement distribué Spark/Hadoop)

Cloud Run (déploiement de services et microservices data)

Cloud Workstations (environnements de développement)

Participer à la mise en place d’architectures modernes de type data lakehouse.

Orchestration et automatisation

Concevoir et orchestrer des pipelines de traitement de données avec Prefect.

Mettre en place des workflows robustes, observables et résilients.

Développement et gouvernance du code

Développer dans des environnements modernes (VS Code / Cloud Workstations).

Gérer le code source avec GitHub.

Implémenter des pipelines CI/CD avec GitHub Actions.





Automatiser les déploiements et l’infrastructure avec Terraform (Infrastructure as Code).

Data & AI enablement

Préparer, transformer et structurer les données pour soutenir les cas d’usage analytiques et d’intelligence artificielle.

Collaborer avec les scientifiques de données pour faciliter l’accès à des données fiables et gouvernées.

DevOps, DataOps et fiabilité

Mettre en place des pratiques DevOps/DataOps :

Tests automatisés

Surveillance des pipelines (monitoring)

Gestion des erreurs et alerting

Assurer la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données.

Collaboration & livraison

Travailler en collaboration avec :

Propriétaires et gestionnaires de produits (PO & PM)

Architectes

Scientifiques de données

Partenaires d’affaires

Traduire les besoins d’affaires en solutions techniques robustes.

Documenter les solutions et contribuer à leur évolution continue.

Effectuer du support sur appel une semaine par mois, moyennant une rémunération additionnelle.

Ce qui pourrait accélérer votre succès dans ce poste

Possède 5 à 10 années d’expérience en ingénierie de données, développement ETL/ELT ou domaine connexe.

Détient un diplôme en informatique, génie logiciel ou domaine équivalent.

Maîtrise les concepts de modélisation de données (Data Vault, schéma en étoile, etc.).

A une forte expérience avec :

BigQuery et les environnements analytiques cloud

Traitement distribué (Spark / Dataproc)

Possède une expertise en orchestration de pipelines (ex. Prefect, Airflow ou équivalent).





Est à l’aise avec les pratiques modernes de développement :

GitHub, GitHub Actions

CI/CD

Infrastructure as Code (Terraform)

Est familière avec les architectures orientées microservices (Cloud Run ou équivalent).

Comprend les principes de gouvernance de données, sécurité et gestion des accès cloud (IAM).

Démontre un fort esprit analytique et une capacité à proposer des solutions pertinentes.

Fait preuve d’autonomie, de rigueur et d’un souci constant de la qualité.

Évolue efficacement dans un environnement agile et multidisciplinaire.

Maîtrise parfaitement la langue française, à l’oral comme à l’écrit.

Possède un niveau de connaissance intermédiaire de la langue anglaise puisque la personne sera amenée à animer des présentations et des rencontres auprès de partenaires internes et externes sur une base hebdomadaire.

Atouts importants

Expérience dans un environnement GCP en production

Connaissance des pratiques MLOps/DataOps

Connaissance du domaine des placements et des données financières (portefeuilles, transactions, prix de marché), un atout majeur

Certification GCP (ex. Qualified Data Engineer)

Pourquoi vous aimerez travailler avec nous

Un environnement axé sur l’innovation et les données modernes (GCP-first)

Une culture forte de collaboration entre TI, data et affaires

Un cadre propice à l’apprentissage continu et à l’expérimentation

Un environnement de travail hybride flexible

Des avantages sociaux compétitifs : Assurances collectives flexibles, Régime de retraite concurrentiel, Régime d’achat d’actions, Régime de vacances et de journées bien-être et développement personnel, Télémédecine, Programme d’aide aux employés et à la famille, Programme de mobilier ergonomique, Boni de performance, Rabais sur les produits iA, et plus encore!

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