Ingénieur·e plateforme de données
Construire et exploiter les pipelines de données, entrepôts et couches de transformation qui constituent les fondations de données analytiques et opérationnelles des clients d’entreprise.
Quix recherche une personne ingénieure plateforme de données pour concevoir et maintenir l’infrastructure de données dont dépendent l’analytique d’entreprise, les flux de travail d’IA et le reporting opérationnel. Le rôle s’adresse à quelqu’un qui apporte une discipline d’ingénierie à la conception de pipelines de données, à la gestion des couches de transformation, à l’application de la qualité des données et aux structures de gouvernance qui rendent les données d’entreprise fiables et accessibles.
Ce que vous ferez
- Concevoir et construire des pipelines d’ingestion de données à partir de sources d’entreprise diverses : bases de données, API, flux d’événements et systèmes de fichiers.
- Développer des couches de transformation avec dbt, SQL ou Python produisant des modèles analytiques propres et bien documentés.
- Gérer des architectures d’entrepôt et de lac de données : Snowflake, BigQuery, Databricks ou Azure Synapse.
- Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données, la validation de schémas et l’application de contrats de données aux frontières des pipelines.
- Établir des pratiques de catalogue de données, de documentation de lignage et de gestion des métadonnées.
- Collaborer avec les ingénieurs d’AA et les équipes d’analytique pour que les produits de données répondent aux exigences en aval.
- Surveiller la fiabilité, la fraîcheur et la performance des pipelines, et résoudre les incidents de façon systématique.
Ce que nous recherchons
- Solide expérience production de construction et d’exploitation de pipelines de données et de couches de transformation.
- Maîtrise de SQL et d’au moins un cadre d’orchestration de données : Airflow, dbt, Prefect, Dagster ou équivalent.
- Expérience approfondie d’au moins une plateforme d’entrepôt ou de lac de données cloud : Snowflake, BigQuery, Databricks ou Synapse.
- Compréhension des modèles de modélisation de données : modélisation dimensionnelle, data vault ou équivalent.
- Expérience des cadres de qualité des données et des tests systématiques des pipelines de données.
- Capacité à documenter clairement les modèles de données, la logique des pipelines et les contrats de données pour des publics techniques et analytiques.
Atouts
- Expérience des plateformes de données en flux : Kafka, Kinesis, Pub/Sub ou Azure Event Hubs.
- Profil avec les modèles de data mesh ou de propriété de produits de données.
- Expérience de la mise en œuvre de la gouvernance des données dans des environnements réglementés : PIPEDA, RGPD ou SOC 2.
Les décisions d’entreprise, les modèles d’IA et le reporting opérationnel ne sont fiables que dans la mesure où les données qui les alimentent le sont. Une ingénierie de plateforme de données qui met l’accent sur la qualité, la gouvernance et la fiabilité opérationnelle améliore directement la confiance analytique et la capacité de décision des organisations que sert Quix.
Candidature pour Ingénieur·e plateforme de données
Le poste est présélectionné. Le CV et le numéro mobile sont requis pour soutenir la vérification lorsque celle-ci sera connectée.