Ingénieur Principal en Données

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Le groupe ALDO recherche un Ingénieur Principal en Ingénierie de Données pour rejoindre son équipe Données et Analytique. Ce rôle est responsable de la conception, du développement et de l'exploitation de solutions de données évolutives qui soutiennent l'analytique, le reporting, ainsi que les applications existantes basées sur les données et intégrant des capacités d'IA déjà en production à l'échelle de l'organisation.

En tant que leader technique senior, l'Ingénieur Principal en Ingénierie de Données joue un rôle clé dans l'évolution des pratiques d'ingénierie de données et d'analytics engineering, dans la conception et l'évolution des modèles et architectures de données, et dans la garantie de plateformes de données fiables, évolutives et dignes de confiance. Le poste requiert une expertise technique approfondie, une forte capacité de réflexion architecturale et une collaboration étroite avec des équipes interfonctionnelles afin de livrer des produits de données de haute qualité.

Le candidat idéal possède une vaste expérience dans la construction et l'exploitation de pipelines de données en environnement AWS, une solide maîtrise de la modélisation de données et de l'analytics engineering, ainsi qu'une expérience concrète dans le support d'analyses avancées ou d'applications intégrant de l'IA, du point de vue de l'ingénierie et de l'exploitation des données. Ce rôle n'est pas axé sur la création de modèles d'apprentissage machine, mais sur la mise en place, l'exploitation et l'amélioration des fondations de données qui alimentent l'analytique et les applications basées sur les données.

Responsabilités

• Diriger la conception, le développement et l'exploitation de solutions de données ainsi que de pipelines ETL et ELT soutenant l'analytique et les applications existantes basées sur les données, y compris les cas d'usage intégrant de l'IA déjà en production
• Assurer un leadership technique en ingénierie de données et en analytics engineering à travers la conception de solutions, les revues de code, la définition de bonnes pratiques et le mentorat
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles incluant l'analytique, les produits et les équipes applicatives afin de recueillir les besoins, définir des contrats de données et livrer des jeux de données fiables et exploitables
• Concevoir et maintenir des modèles de données évolutifs pour les usages analytiques et opérationnels, en assurant la cohérence entre les couches brutes, curées et de consommation
• Exploiter les services et outils AWS, incluant AWS Data Lake, Redshift, dbt, AWS Glue, Apache Hudi, Apache Athena, AWS Lambda et SageMaker lorsque pertinent, afin de développer et déployer des flux de données robustes
• Améliorer la performance, la fiabilité, la scalabilité et l'efficacité des coûts des pipelines de données par l'optimisation, la surveillance et l'automatisation
• Mettre en place et maintenir des contrôles de qualité des données, des validations et des mécanismes d'observabilité afin de garantir des données fiables pour le reporting et les applications basées sur les données
• Diagnostiquer et résoudre les incidents liés au traitement des données et à la qualité des données, incluant l'analyse des causes racines et la mise en place de correctifs durables
• Maintenir une documentation claire des pipelines, des modèles de données et des procédures opérationnelles afin de faciliter la maintenabilité et l'intégration de nouveaux membres
• Se tenir à jour des meilleures pratiques de l'industrie en ingénierie de données, analytics engineering et support des cas d'usage analytiques avancés

Qualifications

• Baccalauréat ou maîtrise en informatique, ingénierie de données, ingénierie logicielle ou dans un domaine connexe
• Huit années ou plus d'expérience pratique en ingénierie de données et en analytics engineering, avec un fort accent sur la construction et l'exploitation de pipelines de données en production
• Expérience démontrée dans la conception, le développement et la maintenance de solutions de données utilisant les technologies AWS, incluant AWS Data Lake, Redshift, dbt, AWS Glue, Apache Hudi, Apache Athena, AWS Lambda et des services connexes
• Excellente maîtrise de Python et de SQL pour la transformation, l'orchestration et l'automatisation des données
• Solide compréhension de la modélisation de données, de l'architecture de données et des patterns de type lakehouse pour les plateformes analytiques et les applications basées sur les données
• Expérience dans le support de plateformes analytiques et de pipelines de données alimentant des analyses avancées ou des applications intégrant de l'IA, avec un fort focus sur la qualité, la fiabilité et la performance des données
• Capacité démontrée à agir comme leader technique, incluant la conception de solutions, les revues de code et de modèles, le mentorat et l'établissement de bonnes pratiques
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et en analyse, avec la capacité de diagnostiquer et résoudre des enjeux complexes de bout en bout
• Solides compétences en communication et aptitude à collaborer efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques
• Une expérience dans la contribution à des standards de plateforme, à la documentation et aux processus opérationnels constitue un atout important