Conseiller(ère) ingénierie données

Résumé du poste

Gather users’ analytical requirements and design, build, and maintain data collection platforms and pipelines that integrate, transform, consolidate, clean, and store data from multiple systems. Monitor and optimize data systems, document data mappings, develop algorithms and prototypes, and recommend improvements to data management services.

Détails du poste

LGS vous offre une carrière dans un environnement stimulant où votre contribution sera reconnue et valorisée. Notre culture est axée sur la diversité, la formation et l’innovation. Vous serez encouragé à développer votre expertise et à participer à des initiatives qui comptent pour nos clients et pour la société. En collaborant avec nos équipes et notre écosystème de partenaires technologiques, vous contribuerez à la transformation numérique du Québec grâce à une approche audacieuse, responsable et orientée vers l’excellence technologique. Un contrat, ça vous dit ? Pourquoi être pigiste pour LGS ? Des mandats variés chez des clients diversifiés de grande envergure Des missions qui sauront propulser votre carrière dans votre champ d’expertise, mais aussi qui vous permettront d’expérimenter de nouvelles technologies Des conseillers en acquisition de talents dévoués et qui se soucient de vous Un service d'accompagnement en mandat personnalisé La possibilité de recevoir du coaching pré-entrevue. Description du poste Lieu : Montréal Date de début : ASAP Durée du mandat : 31 octobre 2027 Horaire de travail : 37,5 heures semaine Mode de travail : Hybride Le conseiller en ingénierie de données contribue au développement de solutions permettant d'assurer la collecte, l'intégration, la consolidation, le nettoyage, le stockage et l'exploitation des flux des données. Il participe au développement, à la maintenance, au support et à l'opération des applications informatiques et des pipelines de données, en assurant l’analyse fonctionnelle, la conception technique, le codage, la mise au point et la documentation des programmes. Responsabilités : Recueillir les besoins analytiques exprimés par les utilisateurs Concevoir et construire des systèmes et des plateformes de collecte de données dans le cadre de mandats variés Réaliser le développement des pipelines de données, l'intégration, la transformation et la consolidation des données de différents systèmes dans des structures adaptées au contexte Effectuer des spécification et documentation de mapping de données Mettre en œuvre, surveiller, maintenir et optimiser des systèmes diversifiés répondant aux besoins d'affaires Utiliser divers langages de scripts et outils en vue de permettre le stockage et la production d'ensembles de données complexes Développer des algorithmes, des prototypes et des démonstrations de faisabilité à l'intérieur de projets complexes Identifier des opportunités d’optimisation des systèmes sur la base des tendances et des comportements et recommander des évolutions aux services de gestion des données Exigences et qualifications requises Azure Cloud & Services : AI/ML Services, Azure Functions, Azure Data Lake, Azure API Management NLP & IA Générative : OpenAI, fine-tuning, prompt engineering, intégration des modèles DevOps & CI/CD : Azure DevOps / GitHub Actions Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, Provider Azure RM, Terraform Test Framework Déploiement MLOps & LLMOps : MLOps, LLMOps (intégration et industrialisation des modèles) ETL/ELT & intégration des données : Azure Data Factory, Medallion architecture (Bronze/Silver/Gold) Monitoring & Observabilité : Azure Monitor, Azure Log Analytics, Splunk, Dynatrace Sécurité & Accès : Azure KeyVault (gestion des secrets), Entra ID, Azure AD, Résilience & Disaster Recovery : Concepts RTO, RPO, réplication, failover et fallback API : Conception et déploiement d’API (REST) Langages de programmation : Python, R Scripting & Automatisation : PowerShell, Bash Avoir une bonne connaissance du secteur Faire preuve d’esprit stratégique Maîtriser les relations interpersonnelles @IBMJOBS #hiring #LI-VF1 L’utilisation du genre masculin est effectuée uniquement dans un souci de simplification de la lecture et de la recherche, et ne vise aucune forme de discrimination. LGS valorise la diversité et l’inclusion et cette formulation n’a aucune intention discriminatoire. Soyez vous-même chez LGS LGS s’engage à considérer tous candidats qualifiés sans égards à l’ethnie, la couleur, la religion, le sexe, l’identité ou l’expression de genre, l’orientation sexuelle, l’origine nationale, la génétique, la grossesse, le handicap, la neurodiversité, l’âge, le statut d’ancien combattant ou d’autres caractéristiques. Il est possible que ce rôle implique que vous allez travailler avec une ou des technologies couvertes par des sanctions de la réglementation sur les exportations. Si vous n’êtes pas résident permanent canadien ou citoyen canadien, informez-vous auprès de votre conseiller en acquisition de talents. AP-2001094

Ce que vous ferez

Gather users’ analytical requirements and design, build, and maintain data collection platforms and pipelines that integrate, transform, consolidate, clean, and store data from multiple systems. Monitor and optimize data systems, document data mappings, develop algorithms and prototypes, and recommend improvements to data management services.

Exigences

The role requires experience with Azure services, data integration and ETL/ELT, Python or R, REST APIs, Terraform, CI/CD, and monitoring and security tools. It also calls for knowledge of generative AI and model fine-tuning, MLOps/LLMOps, disaster recovery concepts, industry context, strategic thinking, and strong interpersonal skills.

Avantages

• Career Coaching
• Personalized Assignment Support
• Pre-Interview Coaching

Compétences indiquées

• prompt engineering · Souhaitée
• Terraform · Souhaitée
• Python · Souhaitée

Autres compétences pertinentes

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

• Azure Cloud Services
• Azure Data Factory
• Azure Data Lake
• Azure Functions
• Azure API Management
• Generative AI
• OpenAI
• Prompt Engineering
• MLOps
• LLMOps
• Terraform
• Python
• R
• REST API Design
• Data Pipeline Development
• ETL/ELT

Domaines d’emploi

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

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