Ingénieur de données

Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont : Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données ETL et ELT pour les données structurées et non structurées; Intégrer les données provenant de multiples sources vers des plateformes centralisées, notamment les lacs de données et les entrepôts de données; Développer et maintenir les modèles de données logiques et physiques répondant aux besoins analytiques, d’intelligence artificielle et de production de rapports; Optimiser la performance, l’évolutivité et la fiabilité des systèmes de données; Mettre en œuvre des processus de validation, de nettoyage et de surveillance afin d’assurer la qualité, la cohérence et la conformité des données; Collaborer avec les scientifiques de données, les ingénieurs en intelligence artificielle et les équipes d’affaires afin de fournir des données fiables et structurées; Développer des composants réutilisables, des API et des scripts d’automatisation afin d’optimiser les flux de données; Assurer la sécurité, la confidentialité et la conformité réglementaire des données; Documenter les pipelines de données, les modèles, les processus et les meilleures pratiques; Effectuer une veille technologique afin d’évaluer les nouveaux outils, les technologies infonuagiques et les meilleures pratiques en ingénierie des données. Le Profil Recherché Est Le Suivant Détenir un baccalauréat en génie logiciel, en informatique ou une maîtrise en informatique; Posséder un minimum de six (6) années d’expérience dans un rôle lié à l’ingénierie de données, au MLOps, au développement logiciel ou à l’apprentissage automatique; Maîtriser Python; Détenir une expérience avec les plateformes infonuagiques AWS ou Azure; une expérience avec Google Cloud Platform (GCP) constitue un atout; Posséder des connaissances en apprentissage automatique et une compréhension des fondements mathématiques associés; Maîtriser les environnements Linux et les technologies de conteneurisation, notamment Docker; Être à l’aise avec l’environnement Microsoft; Contribuer activement à l’amélioration continue des processus internes; Participer au déploiement et à l’opérationnalisation des solutions d’apprentissage automatique; Détenir une expérience avec les outils et les pratiques MLOps (un atout); Comprendre les principes des réseaux informatiques (un atout); Posséder une expérience en ingénierie de données, en ETL, en MLOps, en développement de pipelines et en CI/CD (un atout); Connaître les outils MLflow, DVC ou des solutions équivalentes de gestion des modèles (un atout); Maîtriser les outils de surveillance des modèles d’apprentissage automatique (un atout); Détenir une expérience avec les approches d’Infrastructure as Code, notamment Terraform et Ansible (un atout); Posséder une expérience en CI/CD appliquée aux solutions d’apprentissage automatique ou aux pipelines de données (un atout); Connaître le langage R (un atout); Démontrer un intérêt pour les architectures de données et l’optimisation des environnements infonuagiques (un atout); Détenir une certification en MLOps ou dans une technologie connexe (un atout).

Design and optimize ETL/ELT data pipelines and data models to support analytics, AI, and reporting needs. Collaborate with data scientists and business teams to ensure data quality, security, and the operationalization of machine learning solutions.

Requires a bachelor's or master's degree in computer science or software engineering with at least six years of experience in data engineering or MLOps. Proficiency in Python, cloud platforms (AWS/Azure), and containerization tools like Docker is essential.

• Microsoft AzureSouhaitée
• CI/CDSouhaitée
• DockerSouhaitée
• Apprentissage automatiqueSouhaitée
• Amazon Web ServicesSouhaitée
• LinuxSouhaitée
• TerraformSouhaitée
• PythonSouhaitée

Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.

• Python
• AWS
• Azure
• ETL/ELT
• MLOps
• Docker
• Linux
• CI/CD
• Terraform
• Ansible
• Machine Learning
• Data Modeling
• Google Cloud Platform
• MLflow
• DVC
• R Language

• Data & Analytics
• Technology
• Software
• Engineering
• Consulting

Formation minimale

Baccalauréat

Expérience minimale

5+ ans

Postuler avant le

5 sept. 2026

Langue de l’offre

français

Heures de travail

40 heures par semaine

Niveau d’expérience

Mid-Senior level