Ingénieur(e) de données principal(e) - Activation de l'analyse et de l'IA

Diriger la conception, le développement et l'exploitation de solutions de données et de pipelines ETL/ELT qui alimentent l'analyse et les applications existantes basées sur les données, y compris les cas d'utilisation activés par l'IA déjà en production.

Assurer le leadership technique en ingénierie des données et en ingénierie analytique par la conception de solutions, les revues de code, la définition des meilleures pratiques et le mentorat.

Collaborer avec des équipes interfonctionnelles, y compris les équipes d'analyse, de produit et d'application, pour recueillir les exigences, définir les contrats de données et livrer des ensembles de données et des produits de données fiables.

Concevoir et maintenir des modèles de données évolutifs pour la consommation analytique et opérationnelle, en assurant la cohérence entre les couches brutes, organisées et de consommation.

Tirer parti des services et outils AWS, y compris AWS Data Lake, Redshift, dbt, AWS Glue, Apache Hudi, Apache Athena, AWS Lambda et SageMaker, le cas échéant, pour construire et déployer des flux de travail de données robustes.

Améliorer la performance, la fiabilité, l'évolutivité et l'efficacité des coûts des pipelines grâce à la surveillance, l'optimisation et l'automatisation.

Mettre en œuvre et maintenir des contrôles de qualité des données, la validation et l'observabilité pour garantir des données fiables pour le reporting et les applications activées par l'IA.

Dépanner et résoudre les problèmes de traitement des données, de qualité des données et de production, y compris l'analyse des causes profondes et les correctifs permanents.

Maintenir une documentation claire pour les pipelines, les modèles de données et les runbooks opérationnels afin de soutenir la maintenabilité et l'intégration.

Se tenir au courant des meilleures pratiques de l'industrie en ingénierie des données, en ingénierie analytique et en activation des données pour les cas d'utilisation d'analyse avancée.

Baccalauréat ou maîtrise en informatique, ingénierie des données, génie logiciel ou un domaine connexe.

8 ans ou plus d'expérience pratique en ingénierie des données et en ingénierie analytique, avec un accent particulier sur la construction et l'exploitation de pipelines de données de qualité production.

Expérience avérée dans la conception, la construction et la maintenance de solutions de données utilisant les technologies AWS, y compris AWS Data Lake, Redshift, dbt, AWS Glue, Apache Hudi, Apache Athena, AWS Lambda et les services connexes.

Maîtrise approfondie de Python et SQL pour la transformation, l'orchestration et l'automatisation des données.

Solide compréhension de la modélisation des données, de l'architecture des données et des modèles de lakehouse pour les plateformes d'analyse et les applications basées sur les données.

Expérience dans le support de plateformes d'analyse et de pipelines de données qui activent des analyses avancées ou des applications activées par l'IA en production, avec un accent clair sur la qualité, la fiabilité et la performance des données.

Capacité démontrée à agir en tant que leader technique, y compris la conception de solutions, les revues de code et de modèles, le mentorat et l'établissement des meilleures pratiques.

Solides compétences en résolution de problèmes et en analyse, avec la capacité de dépanner des problèmes complexes de données et de pipelines de bout en bout.

Solides compétences en communication et capacité à travailler efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques interfonctionnelles.

L'expérience de contribution aux normes de plateforme, à la documentation et aux processus opérationnels est un atout majeur.

Baccalauréat