Analyste ingénierie des données

Position

Description:

Le Développeur en ingénierie de plateforme de données contribuera au développement, à la configuration et à l'opérationnalisation d'une plateforme d'analytique conversationnelle basée sur Snowflake Intelligence et un modèle d'exposition de données multi-comptes sécurisé.

Il participera à la mise en place du compte Snowflake analytique dédié, au développement des mécanismes de Direct Share, à la configuration de l'infrastructure et à l'implémentation des contrôles de sécurité et de gouvernance des données non-PII exposées aux utilisateurs d'affaires.

Ce rôle est essentiel dans la démocratisation de l'accès aux données et l'industrialisation de l'analytique en libre-service, dans un environnement Agile utilisant une approche Dev Ops avancée.

Mode de travail:
Hybride, 2 jours en présentiel
Lieu du poste Montréal
Bilinguisme: français / anglais souhaitable

Your future duties and responsibilities:

• Maîtrise de Terraform (IaC) pour le provisionnement de comptes et de ressources Snowflake, et de ressources AWS.

• Développer et configurer l'infrastructure multi-comptes Snowflake (compte Horizon source → compte analytique consommateur via Direct Share).

• Implémenter et configurer Snowflake Intelligence (Cortex Analyst) selon les spécifications de conception : déploiement des modèles sémantiques fournis, configuration des instructions personnalisées et du VQR (Verified Query Repository).

• Développer les vues d'exposition agrégées non-PII et les mécanismes de validation pré-share selon les règles de gouvernance établies.

• Implémenter le modèle RBAC du compte analytique : création des rôles fonctionnels, des profils d'accès par ligne d'affaires, intégration avec Azure AD et IIQ.

• Configurer les contrôles de sécurité réseau (Network Policies) pour restreindre l'accès au réseau corporatif.

• Développer et maintenir l'infrastructure as code via Terraform (account setup, RBAC, Network Policies, warehouses, monitoring).

• Développer les pipelines de validation et d'audit : détection de PII résiduel, monitoring d'usage, alertes de consommation.

• Participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec l'architecte et l'équipe Sécurité.

• Effectuer des revues de code, optimiser la performance et soutenir les mises en production.

• Documenter les configurations, les processus de déploiement et les runbooks opérationnels.

• Collaborer dans un cadre Agile (Scrum / Kanban) et participer activement aux cérémonies d'équipe.

Required qualifications to be successful in this role:

xpérience et formation

• Minimum 5 ans d'expérience en ingénierie de données en grande entreprise.

• Minimum 2 ans d'expérience significative avec Snowflake (administration ou développement).

• Certification Snow Pro Core ou Advanced (obligatoire ou à obtenir dans les 6 premiers mois).

• Baccalauréat en informatique, génie logiciel, génie informatique, ou domaine connexe.

• Expérience dans un environnement réglementé (bancaire, assurance, gouvernement) est un atout majeur.

• Bilinguisme: français / anglais souhaitable
* Compétences essentielles

• Expertise démontrée sur Snowflake : administration multi-comptes, Data Sharing, RBAC avancé, Network Policies, Resource Monitors.

• Connaissance approfondie des mécanismes de sécurité Snowflake :
Row Access Policies, Dynamic Data Masking, Aggregation Policies, Object Tagging.

• Expérience avec Snowflake Cortex (Analyst, Search, Intelligence) ou capacité démontrée d'adoption rapide de fonctionnalités IA natives.

• Solide maîtrise de SQL avancé (vues, procédures stockées, Streams & Tasks, agrégations complexes).

• Expérience avec AWS (IAM, VPC, Private Link, Cloud Watch) dans un contexte Snowflake.

• Maîtrise de Terraform (IaC) pour le provisionnement de comptes et de ressources Snowflake.

• Compréhension des architectures réseau sécurisées (segmentation, Private Link, DNS).

• Excellentes compétences en Python pour le développement et l'automatisation.

• Expérience avancée avec les outils Dev Ops :
Git Hub, Git Hub Actions, Vault, CI/CD, automatisation.

• Familiarité avec les processus de gouvernance de données : classification, catalogage (Collibra), lignage.

• Forte compréhension de concepts…