Ingénieur en Données - Analytique et Données de la Chaîne d'Approvisionnement

À propos du Groupe ALDO Le Groupe ALDO est une entreprise d’envergure internationale qui crée et commercialise des chaussures et accessoires mode depuis plus de 50 ans. Avec près de 1500 magasins dans plus de 100 pays, l’organisation se démarque grâce à deux marques signatures, ALDO et Boutique Spring, en plus d’être le partenaire principal de Sperry en Amérique du Nord. L’entreprise est également un grossiste et fournisseur reconnu au sein de l’industrie, spécialisé dans la conception, l’approvisionnement et la distribution de chaussures, de sacs à main et d’accessoires. Son portefeuille diversifié comprend de grandes marques telles que ROXY, Brooks Brothers, Ted Baker, Hunter et G.H.BASS. Le Groupe ALDO est basé à Montréal, où est situé son siège social, et possède également des bureaux internationaux en Europe et en Asie. Pour plus de renseignements, visitez le www.aldogroup.com. Bénéficiez d’une reconnaissance de valeur, d’options de travail flexibles, d’avantages complémentaires sur place, de rabais généreux et de la fierté de faire partie d’une marque qui place les gens, la planète et ses partenaires au cœur de tout. Description du poste Le Groupe ALDO recherche un Ingénieur en Données pour rejoindre l’organisation de la chaîne d’approvisionnement, intégré au sein de l’écosystème Données et Analytique. Ce rôle est responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions de données permettant d’intégrer des sources de données externes et interfonctionnelles dans la plateforme analytique de l’organisation, ainsi que du support de la migration des rapports existants de Power BI vers Amazon QuickSight. Relevant du Chef de la chaîne d’approvisionnement avec un lien fonctionnel vers le VP Données, IA et Développement, ce poste fait le pont entre les besoins d’affaires de la chaîne d’approvisionnement et les standards d’ingénierie de données de l’entreprise. L’Ingénieur en Données travaillera au sein de la pile technologique AWS existante, collaborera étroitement avec l’équipe centrale d’ingénierie de données et veillera à ce que les produits de données de la chaîne d’approvisionnement soient fiables, bien gouvernés et alignés sur l’architecture organisationnelle. Le candidat idéal possède une expérience pratique dans la construction de pipelines de données en environnement AWS, une aisance avec des sources de données externes diverses et parfois non structurées (fichiers Excel, fichiers plats, PDF, intégrations directes et potentiellement des flux EDI), ainsi qu’une compréhension pratique des outils de BI. Une expérience dans le domaine de la chaîne d’approvisionnement et une connaissance des concepts de science des données sont des atouts appréciés mais non obligatoires. Responsabilités principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines d’ingestion de données permettant d’intégrer des sources externes (Excel, CSV, PDF, intégrations directes et potentiellement EDI) dans Amazon Athena et le lac de données AWS Mener la migration des tableaux de bord et rapports Power BI existants vers Amazon QuickSight, incluant la préparation de la couche de données, la modélisation sémantique et la validation des résultats par rapport aux données sources Collaborer avec les parties prenantes de la chaîne d’approvisionnement pour comprendre les besoins en reporting et analytique, définir des contrats de données et livrer des jeux de données fiables soutenant la prise de décision opérationnelle et stratégique Construire et maintenir des modèles de données évolutifs pour l’analytique de la chaîne d’approvisionnement, en assurant la cohérence entre les couches brutes, curées et de consommation au sein de l’architecture de données de l’entreprise Travailler au sein de la pile technologique AWS incluant Athena, AWS Glue, S3, Redshift, dbt, Apache Hudi et Lambda pour développer et déployer des flux de données robustes alignés sur les standards de l’entreprise Mettre en place et maintenir des contrôles de qualité des données, des règles de validation et des mécanismes d’observabilité afin de garantir des données fiables pour le reporting, les tableaux de bord et les applications en aval Diagnostiquer et résoudre les incidents liés au traitement et à la qualité des données de bout en bout, incluant l’analyse des causes racines et la mise en place de correctifs durables Collaborer avec l’équipe centrale d’ingénierie de données pour s’aligner sur les standards de plateforme, les pratiques de revue de code et les patrons architecturaux 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 en ingénierie de données, analytique, outils de BI et enablement de données pour la chaîne d’approvisionnement Qualifications Baccalauréat ou maîtrise en informatique, ingénierie de données, ingénierie logicielle ou dans un domaine connexe Trois années ou plus d’expérience pratique en ingénierie de données, avec un accent sur la construction et l’exploitation de pipelines de données en production Expérience dans la conception, le développement et la maintenance de solutions de données utilisant les technologies AWS incluant Athena, AWS Glue, S3 et services connexes; une expérience avec Redshift, dbt, Apache Hudi et Lambda constitue un atout important Bonne maîtrise de Python et de SQL pour la transformation, l’orchestration et l’automatisation des données Expérience pratique dans l’ingestion et la normalisation de données provenant de sources externes diverses incluant fichiers Excel/CSV, PDF, API et intégrations par fichiers Connaissance pratique des plateformes de BI, avec une expérience concrète en Power BI, Amazon QuickSight ou les deux; une expérience de migration entre outils de BI constitue un atout important Solide compréhension de la modélisation de données, de l’architecture de données et des patrons de type lakehouse pour les plateformes analytiques Bonnes compétences en communication et aptitude à collaborer efficacement avec des équipes techniques et des parties prenantes non techniques Une expérience dans la contribution à des standards de plateforme, à la documentation et aux processus opérationnels constitue un atout important Un environnement de travail bienveillant Nous croyons fermement que la diversité des parcours, des perspectives et des identités est une richesse essentielle pour le Groupe ALDO. Nous encourageons les candidatures de tous les horizons et nous nous engageons à offrir un environnement de travail sécuritaire, respectueux et équitable, où chaque personne peut atteindre son plein potentiel et faire sa marque. Remarque : L’utilisation du masculin dans le présent document a pour seul but d’alléger le texte et s’applique sans discrimination de genre. #LI-NM1

Design, develop, and maintain data pipelines to integrate external supply chain data into the AWS data lake. Lead the migration of reporting dashboards from Power BI to Amazon QuickSight while ensuring data quality and governance.

Requires a degree in Computer Science or a related field with 3+ years of experience in data engineering and AWS technologies. Proficiency in Python, SQL, and BI tools is essential, with a strong understanding of data modeling and lakehouse patterns.

• Value Recognition • Flexible Work Options • On-site Complementary Benefits • Generous Discounts

• Power BISouhaitée
• SQLSouhaitée
• Amazon Web ServicesSouhaitée
• PythonSouhaitée

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

• AWS
• Python
• SQL
• Data Pipeline Construction
• Amazon Athena
• AWS Glue
• Amazon S3
• Amazon Redshift
• dbt
• Apache Hudi
• AWS Lambda
• Amazon QuickSight
• Power BI
• Data Modeling
• Data Ingestion
• Lakehouse Architecture
• Data Lakes
• Supply Chain
• Observability
• Application Programming Interface (API)
• Amazon Web Services
• Business Intelligence
• Dashboard
• Computer Science
• Data Engineering
• Data Governance
• Extract Transform Load (ETL)
• Data Quality
• Governance
• Python (Programming Language)
• SQL (Programming Language)
• Data Pipelines

• Data & Analytics
• Technology
• Engineering
• Logistics
• Retail
• Data Engineer
• Software Developers
• Database Administrators

Formation minimale

Baccalauréat

Expérience minimale

3+ ans

Postuler avant le

29 août 2026

Langue de l’offre

français

Heures de travail

40 heures par semaine