Notre client du secteur public recherche un(e) Ingénieur(e) des données (5+ ans d’expérience) pour concevoir et maintenir des pipelines de données à l’aide d’Azure Databricks, Python et Spark.

Joignez-vous à une initiative de plateforme de données visant à soutenir l’analytique d’entreprise et la production d’informations exploitables au sein d’un environnement fédéral.

Ce rôle est axé sur l’exploration, l’ingestion, la transformation et la préparation des données provenant de sources de données en continu (streaming) et par lots (batch) au sein d’une plateforme infonuagique Azure Databricks.

La personne travaillera en étroite collaboration avec les scientifiques de données, les analystes, les équipes de gouvernance des données et les équipes d’analyse d’affaires afin d’assurer la disponibilité des données à l’échelle de l’entreprise et la fiabilité de la plateforme.

Contrat, Montréal, mode hybride Exigences essentielles Plus de 5 ans d’expérience à titre d’ Ingénieur(e) des données au sein de plateformes de données d’entreprise.

Plus de 5 ans d’expérience avec Python et Spark .

Plus de 4 ans d’expérience avec Databricks pour le développement de plateformes de données infonuagiques.

Bonne maîtrise d’ Azure Data Factory , Azure Data Lake et des pipelines Azure Dev

Ops .

Baccalauréat en technologies de l’information, informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe.

Bilingue (français et anglais).

Atouts Google Big

Query . SQL et systèmes de gestion de bases de données relationnelles.

Modélisation de données, entreposage de données (data warehousing) et optimisation des performances.



Méthodologies et processus Agile.

Responsabilités Collaborer avec les scientifiques de données, les analystes et les parties prenantes afin de fournir des solutions de données alignées sur les besoins d’affaires.

Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données évolutifs pour l’ingestion, le traitement et le stockage de données provenant d’API, de bases de données et de fichiers.

Optimiser les flux de traitement des données afin d’améliorer la performance, l’efficacité et la rentabilité.

Diagnostiquer et résoudre les problèmes liés aux pipelines de données afin d’assurer la qualité et la disponibilité des données.

Participer à la documentation des SLO (objectifs de niveau de service) des pipelines de données.

Contribuer aux initiatives d’intégration de données, de modélisation de données et aux normes de qualité des données dès la conception (Data Quality-by-Design) .

Collaborer avec les gestionnaires de données (Data Stewards) et les équipes de gouvernance des données afin d’assurer la conformité aux politiques et aux normes en matière de données. ------------------------ Our public sector client is seeking a Data Engineer (5+ years) to design and maintain data pipelines using Azure Databricks, Python,



and Spark Join a data platform initiative supporting enterprise analytics and actionable insights within a federal setting.

This role focuses on data exploration, ingestion, transformation, and preparation across streaming and batch data sources within an Azure Databricks cloud platform.

The position collaborates closely with data scientists, analysts, data governance teams, and business analytical teams to support enterprise data availability and platform reliability.

Contract, Montreal, Hybrid Must Haves 5+ years as a Data Engineer supporting enterprise data platforms 5+ years with Python and Spark 4+ years using Databricks for cloud data platform development Proficiency with Azure Data Factory , Azure Datalake, and Azure Dev

Ops pipelines Bachelor’s degree in IT, Computer Science, Statistics, Mathematics, or related field Binlingual (French & English) Nice to Have Google Big

Query SQL and relational database management systems Data modeling, data warehousing, and performance tuning Agile methodologies and processes Responsibilities Collaborate with data scientists, analysts, and stakeholders to deliver data solutions aligned to business needs Design and implement scalable data pipelines for ingesting, processing, and storing data from APIs, databases, and files Optimize data processing workflows for performance, efficiency, and cost-effectiveness Troubleshoot data pipeline issues to support data quality and availability Participate in documenting data pipeline SLOs Contribute to data integration, data modeling, and Data Quality-by-Design standards Collaborate with Data Stewards and Data Governance teams to support compliance with data policies and standards

📌 Ingénieur(e) des données (5+ ans d’expérience) pour concevoir et maintenir des pipelines de données à l’aide d’Azure Databricks, Python et Spark
🏢 S.i. Systems
📍 Montreal