Conseiller principal ou conseillère principale en ingénierie de données, Plateforme Databricks-FR

La direction Service Plateforme de Données Mouvement fait partie des équipes Plateformes de données et joue un rôle clé dans la mise en place des capacités soutenant le virage centré données chez Desjardins. Dans ce contexte, la plateforme Databricks constitue un des piliers technologiques du développement futur des capacités de données et d’analytique. Nous recherchons un(e) Conseiller(-ère) principal(e) en ingénierie de données, Plateforme Databricks afin de contribuer à la mise en place et à l’évolution de cette plateforme stratégique, en développant les capacités centrales qui permettront aux équipes d’affaires de concevoir, déployer et opérer leurs produits de données de façon autonome, sécuritaire et gouvernée.

En tant que conseiller(-ère) principal(e), vous contribuerez à la conception, à l’industrialisation et à l’évolution des capacités de la plateforme Databricks, en étroite collaboration avec les équipes TI, infonuagiques, de gouvernance et les équipes projets, sous l’alignement des orientations de la Plateforme de Données Mouvement (PDM). Dans ce rôle, vous vous distinguez par votre capacité à communiquer et à vulgariser efficacement des concepts techniques, à influencer et accompagner les équipes dans un contexte de transformation, tout en démontrant un fort esprit collaboratif et une grande autonomie.

• Concevoir, développer et faire évoluer des capacités de plateforme Databricks réutilisables (frameworks, librairies, pipelines, patrons d’architecture) permettant d’accélérer le développement des produits de données.
• Mettre en place des mécanismes robustes d’ingestion, de transformation et d’orchestration des données (batch et streaming) dans une optique de standardisation et de réutilisabilité.
• Définir et implanter des pratiques et outils de gouvernance des données, notamment via l’exploitation des métadonnées (traçabilité, lignage, catalogage, qualité et observabilité des données).
• Développer des capacités d’observabilité et de monitoring de la plateforme permettant d’offrir une visibilité opérationnelle accrue (performance, qualité, coûts, utilisation).
• Concevoir et opérer des capacités d’industrialisation des livraisons de données (CI/CD, Data Ops) afin de standardiser et sécuriser le déploiement des pipelines et des produits de données sur la plateforme.
• Développer des capacités de plateforme qui respectent dès le départ les normes de sécurité, de gouvernance et de conformité, en partenariat avec les équipes d’architecture et de sécurité.
• Contribuer à la définition et à l’évolution des standards, des bonnes pratiques et des guides d’utilisation de la plateforme, tout en accompagnant les équipes projets et solutions afin de les rendre autonomes dans son utilisation, dans le respect des standards établis.
• Participer à l’amélioration continue de la plateforme en identifiant les opportunités d’optimisation (coûts, performance, expérience développeur(-euse)).
• Assurer une veille technologique sur les pratiques d’ingénierie de données, de platform engineering et sur l’écosystème Databricks et Azure.

• Salaire concurrentiel et boni annuel
• 4 semaines de vacances flexibles dès la première année
• Régime de retraite à prestations déterminées qui assure un revenu prévisible et stable durant toute la retraite
• Régime d’assurance collective incluant des services de télémédecine
• Remboursement des frais liés à la santé, au bien-être et à de l’équipement pour le télétravail
• Les avantages sont applicables en fonction des critères d’admissibilité.

• Baccalauréat dans une discipline appropriée.
• Un minimum de huit ans d’expérience en ingénierie de données ou en développement de plateformes de données modernes
• Expérience avec Databricks et les environnements infonuagiques (Azure)
• Expérience dans la conception de pipelines de données robustes, industrialisés et réutilisables
• Expérience avec les concepts de gouvernance des données (métadonnées, data lineage, qualité des données, catalogues)
• Maîtrise de Spark (Python/PySpark) et des concepts de traitement de données distribuées
• Connaissances des principes de CI/CD, d’infrastructure as…