Data Engineer

Nous recherchons un ingénieur de données talentueux et proactif pour une mission contractuelle d'envergure à Montréal, au Canada. Dans ce rôle, vous jouerez un rôle essentiel en ingénierie des données, en analytique cloud et en intelligence d'affaires. Vous vous spécialiserez dans la conception de modèles de données évolutifs, la construction de pipelines de données cloud robustes et la transformation des données d'entreprise en ressources analytiques à forte valeur ajoutée.

Au sein d'un environnement de travail hybride à Montréal, vous assurerez la liaison entre les systèmes transactionnels d'entreprise et les plateformes d'analytique cloud modernes. Vous concevrez et optimiserez les pipelines de données à l'aide des services cloud Snowflake, Matillion et AWS, tout en modélisant des structures de données d'entreprise complexes, notamment les données SAP, en modèles dimensionnels clairs. Vous contribuerez également à la production de rapports transversaux sur Tableau et Power BI et assurerez la maintenance des applications d'intégration de données. Ce poste exige un ingénieur de données expérimenté, doté de compétences avancées en SQL, d'une solide expertise en entreposage de données cloud et d'excellentes aptitudes à la résolution de problèmes, afin de fournir des solutions de données fiables et prêtes pour la production.

Lieu : Montréal, Canada

Type de contrat : Hybride (3 jours sur site, 2 jours à distance par semaine)

Durée du contrat : Contrat de 6 mois (avec possibilité de prolongation)

Advantages
Environnement cloud moderne : Créez et gérez des pipelines de données à l’aide des services cloud Snowflake, Matillion et AWS.

Intégration de données d’entreprise : Modélisez et transformez des données transactionnelles complexes issues des systèmes SAP ECC et S/4HANA.

Modèle hybride équilibré : Bénéficiez d’une grande flexibilité grâce à un planning structuré de 3 jours sur site et 2 jours en télétravail.

Prise en charge complète : Intervenez sur l’ensemble du cycle de vie, de la modélisation des données et de l’ingénierie ETL à la mise en place des tableaux de bord décisionnels.

Responsibilities
Concevoir des modèles de données dimensionnels et analytiques utilisant des schémas en étoile et en flocon de neige afin d'établir des architectures de données évolutives et performantes.

Concevoir, planifier et optimiser les pipelines de données ETL et ELT d'entreprise à l'aide de Matillion.

Développer, optimiser et maintenir des requêtes SQL avancées, des vues, des procédures stockées et des transformations de données analytiques dans Snowflake.

Utiliser les services cloud AWS (stockage de données S3, instances de calcul, files d'attente de messages SQS, notifications SNS et fonctions Lambda) pour prendre en charge les flux de travail d'ingestion et de traitement des données.

Modéliser et transformer des données transactionnelles complexes provenant de systèmes d'entreprise tels que SAP ECC et S/4HANA en structures analytiques standardisées et adaptées aux besoins métiers.

Créer, optimiser et maintenir des tableaux de bord visuels interactifs et des rapports opérationnels dans Tableau et Microsoft Power BI afin de fournir des informations exploitables.

Collaborer étroitement avec les parties prenantes métiers pour recueillir les besoins en matière de reporting, définir les indicateurs clés de performance (KPI) et fournir des solutions évolutives basées sur les données.

Développer, améliorer et maintenir des applications ASP.NET pour répondre aux besoins de reporting et aux flux d'intégration de données personnalisés.

Soutenir les initiatives de rebranding, les transitions de systèmes et les mises à jour des rapports.

Utiliser Jira et Confluence pour gérer la planification des sprints Agile, l'affinage du backlog, l'exécution des tâches et la documentation technique.

Effectuer des tests de validation, de rapprochement et d'assurance qualité des données sur les pipelines et les rapports.

Qualifications
Exigences techniques et d'ingénierie des données essentielles

Expérience professionnelle : Minimum 3 ans d'expérience professionnelle à temps plein en ingénierie des données, en intelligence d'affaires ou en ingénierie analytique.

SQL avancé et modélisation des données : Excellentes compétences en requêtes SQL et en optimisation de requêtes, avec une expérience avérée dans la conception de modèles de données dimensionnels en étoile et en flocon de neige.

Entrepôt de données dans le cloud : Solide expérience pratique du développement et de la gestion de modèles de données au sein de la plateforme d'entrepôt de données Snowflake.

Outils ETL/ELT : Expérience pratique avérée de la création et de l'optimisation de pipelines de transformation de données à l'aide de Matillion.

Services cloud AWS : Maîtrise pratique des principaux services cloud AWS, notamment le stockage, le calcul, SQS, SNS et AWS Lambda.

Structures de données SAP : Expérience pratique de l'analyse et de la modélisation de données transactionnelles issues des systèmes SAP ECC ou SAP S/4HANA.

Visualisation des données : Familiarité avec le développement de rapports et de tableaux de bord interactifs dans Tableau et Microsoft Power BI.

Développement d'applications : Expérience pratique du développement d'applications ASP.NET ou d'applications web générales prenant en charge l'intégration de données.

Compétences et méthodologies techniques privilégiées

Certifications : Les certifications Snowflake ou AWS Analytics sont un atout.

Analyse avancée et programmation : Expérience en modélisation DAX dans Power BI, en programmation Python pour l’automatisation des données ou en gestion de versions Git.

Technologies émergentes : Une connaissance de base des concepts d’apprentissage automatique et des grands modèles de langage (LLM) est un plus pour les projets à long terme.

Expérience sectorielle : Expérience préalable dans les secteurs de la fabrication ou de l’énergie.

Aptitudes relationnelles et capacité à mener à bien des projets

Collaboration agile : Expérience avérée de travail efficace au sein d’équipes agiles/Scrum et de cycles de développement (sprints).

Résolution de problèmes analytiques : Solides compétences en pensée critique pour analyser des systèmes sources complexes, identifier les goulots d’étranglement dans les pipelines et résoudre les incohérences de données.

Communication et gestion des parties prenantes : Excellentes compétences en communication écrite et orale, avec la capacité de traduire les besoins métiers en spécifications techniques et de collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.

Summary
Si le poste d'ingénieur de données à Toronto vous intéresse, nous vous invitons à postuler en ligne sur www.randstad.ca.

Seuls les candidats retenus seront contactés pour la suite du processus. Au plaisir de recevoir votre candidature !

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