Ingénieur de données

4 weeks ago


Old Toronto, Canada Autodesk Full time

Numéro de référence de la demande d'emploi
24WD82787

Présentation du poste

L'ingénieur de données sera responsable de la conception, de la construction, de la maintenance, du suivi, de l'intégration et de la mise au point de pipelines de données évolutifs en production. Vous travaillerez en partenariat avec des équipes multidisciplinaires telles que les ingénieurs de la science des données, les ingénieurs de la plateforme et les analystes de données pour coordonner la livraison de pipelines pour des besoins spécifiques des entreprises. Votre travail contribuera à des initiatives stratégiques telles que l'optimisation des métriques de conversion numérique et le développement de l'assistant Autodesk, un chatbot basé sur l'intelligence artificielle destiné à répondre aux questions des clients.

Responsabilités

  • Conception et construction de pipelines de données : concevoir, construire et maintenir des pipelines de données évolutifs pour soutenir le flux continu de données et l'analyse
  • Modélisation des données : développer et mettre en œuvre des modèles de données et des schémas efficaces pour garantir l'intégrité et l'accessibilité des données
  • Gestion des bases de données : superviser et optimiser les systèmes de bases de données (SQL, NoSQL) en garantissant des performances et une disponibilité élevées
  • Intégration des données : intégrer des données provenant de diverses sources, en veillant à la cohérence, à la qualité et à la fiabilité
  • Processus ETL : concevoir et gérer les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour déplacer les données entre les systèmes
  • Gouvernance des données : mettre en œuvre et appliquer des politiques de gouvernance des données afin de garantir la sécurité, la confidentialité et la conformité des données
  • Collaboration : travailler en étroite collaboration avec les scientifiques des données, les analystes et les parties prenantes afin de comprendre les besoins en matière de données et de fournir des solutions
  • Optimisation des performances : améliorer et régler les performances des bases de données pour un traitement et une interrogation efficaces des grands ensembles de données
  • Documentation : maintenir une documentation complète sur les processus, les modèles et l'architecture des données
  • Esprit de plateforme : travailler en partenariat avec l'équipe interne chargée de la plateforme sur les tâches suivantes

Qualifications minimales

  • Maîtrise en informatique, en technologie de l'information ou dans un domaine connexe. Une maîtrise est un plus
  • Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java ou Scala
  • Solides connaissances en SQL et expérience des bases de données relationnelles (par exemple, MySQL, PostgreSQL) et des bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra)
  • Connaissance des technologies et frameworks big data (par exemple, Kafka, Flink, Parquet, Iceberg, etc.)
  • Outils ETL : compétence dans l'utilisation d'outils ETL comme Apache Airflow
  • Expérience avec les services cloud d'AWS, Azure ou Google Cloud, y compris les services liés aux données comme AWS Glue, EMR, Redshift et S3
  • Expérience avec des solutions d'entreposage de données comme Snowflake, Redshift ou BigQuery
  • Compréhension de la modélisation des données, de l'architecture des données et des processus ETL
  • Expérience des systèmes de contrôle de version (par exemple, Git) et des pipelines d'intégration continue/de déploiement continu
  • Des certifications pertinentes dans les technologies big data, les plateformes cloud ou la gestion des bases de données sont un plus

Qualifications préférées

  • Expérience dans l'analyse et la personnalisation du parcours client
  • Familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique et collaboration avec les équipes de science des données
  • Connaissance du traitement des données en temps réel et des architectures de streaming
  • Expérience avec des outils de conteneurisation comme Docker et des plateformes d'orchestration comme Kubernetes


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