- Type d'emploi: Permanent - temps plein / full time
- Horaire de travail: Jour / Day

Description de l'entreprise

ChezUnimax, nous propulsons celles et ceux qui tracent leur propre voie. À travers nos différentes divisions:La distribution de pneus(Distribution Stox),la distribution de roues et de jantes (RSSW) etnotre réseau de détail(Point S, V1, Otobox, Centre du pneu local)nous unissons des pôles de compétences complémentaires pour construire une entreprise canadienne performante et agile.

Notre réussite repose surdes basesclaires:la collaboration,la force du collectifetle respect entrepreneurial. Ici, chaque talent contribue à des projets concrets et à fort impact, dans un environnement où l’expertise et l’initiative sont reconnues.

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, OneLake, 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 DevOps : 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.

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 (OneLake, 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 DirectQuery, rafraîchissement incrémentiel ;
- SSRS / SSAS : maintenir l’existant pendant la transition vers les rapports paginés Power BI ;
- Exploitation : surveillance,

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