Développeur principal en ingénierie de données II

Concevoir, développer et maintenir des systèmes de traitement de données hautement évolutifs, robustes et tolérants aux pannes.,Diriger et gérer des projets d'ingénierie de données avec une supervision minimale, évaluer l'impact sur l'infrastructure existante et implémenter de nouvelles structures de données.,Concevoir et déployer des processus de transformation de données basés sur l'IA et des cadres intelligents de qualité des données.,Développer et implémenter des systèmes de gestion de métadonnées et de catalogage de données basés sur l'IA pour la découverte de données, le suivi de la lignée et la compréhension sémantique.,Concevoir des solutions de données sophistiquées, y compris des magasins de fonctionnalités (feature stores) et des couches d'accès aux données optimisées pour les modèles d'IA/ML.,Utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour optimiser les solutions de stockage de données à grande échelle, en intégrant la gestion du cycle de vie des données basée sur l'IA et la hiérarchisation prédictive.,Implémenter des systèmes intelligents de surveillance et d'alerte exploitant l'IA/ML pour la détection prédictive des pannes et l'identification des anomalies.,Contribuer à la conception stratégique et à l'évolution des architectures de données, en préconisant les optimisations basées sur l'IA.,Améliorer les pipelines CI/CD pour l'infrastructure et les applications de données grâce aux tests basés sur l'IA et à la révision automatisée du code.,Concevoir, développer et promouvoir l'adoption de nouveaux outils et cadres basés sur l'IA pour automatiser et révolutionner les tâches d'ingénierie de données.

Baccalauréat en informatique, génie logiciel, technologies de l'information ou un domaine technique similaire, ou expérience professionnelle équivalente et étendue.,5 à 7 ans d'expérience dans des rôles d'ingénierie de données senior ou des rôles étroitement liés axés sur les données.,Maîtrise des technologies de bases de données, y compris le traitement des bases de données et l'optimisation des performances.,Solide expérience dans la conception de modèles de données efficaces et la compréhension des modèles de conception d'entrepôts de données pour une évolutivité maximale.,Compétences avancées dans la transformation de données brutes en éléments de données organisés et exploitables.,Expérience pratique substantielle dans l'exploitation de services de données natifs du cloud au sein d'environnements cloud majeurs, spécifiquement les services Google Cloud Platform (GCP) (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, Pub/Sub).,Expérience pratique et démontrable dans la mise en œuvre et la gestion de solutions d'entreposage de données, l'application de techniques de modélisation dimensionnelle (par exemple, schéma en étoile, schéma en flocon) et la conception de datamarts efficaces.,Acuité analytique exceptionnelle et capacités sophistiquées de résolution de problèmes, avec un engagement envers l'exactitude des données et le souci du détail.,Expérience réussie préalable de travail au sein de méthodologies de développement Agile ou Scrum dynamiques.,Familiarité pratique avec les principes, les pratiques et les outils associés de MLOps.,Solide compréhension des paradigmes de streaming de données et expérience dans la mise en œuvre d'architectures de traitement de données en temps réel utilisant des technologies comme Kafka Streams.,Expérience avérée en optimisation des performances et en gestion stratégique des coûts pour les solutions de big data et de traitement de données basées sur le cloud.,Excellentes compétences en communication interpersonnelle, écrite et verbale.,Capacité démontrée à traiter, gérer et intégrer efficacement des données résidant dans divers formats (structurées, semi-structurées, potentiellement non structurées).,Expérience dans l'architecture et la mise en œuvre de pipelines de données intelligents et adaptatifs exploitant les techniques d'IA/ML.,Expérience préalable de partenariat avec des spécialistes de l'IA/ML pour co-concevoir et implémenter une infrastructure de données robuste, des magasins de fonctionnalités et des pipelines de déploiement de modèles.

Baccalauréat

Doit être basé au Canada et se présenter à un bureau Bell désigné un minimum de 3 jours par semaine (pour un arrangement de travail hybride).