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Conseiller en ingénierie des données

Montreal, QC, Canada

Temps plein

Dans un rayon de 25 km de Laval · À environ 8,2 km du centre-ville

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Détails de l’emploi

Type d’emploi: Temps plein
Postuler avant le: 8 nov. 2026
Publié: 9 oct. 2026

Description originale de l’offre

Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont :

Définir les orientations techniques, les principes de conception et les logiques d’intégration ETL/ELT dans Microsoft Fabric;
Concevoir, développer et maintenir les Lakehouse, Data Warehouse, pipelines, notebooks et modèles sémantiques;
Analyser les besoins d’affaires, les sources de données, les volumes et les exigences afin de recommander les solutions appropriées;
Structurer et optimiser les données en assurant leur qualité, leur sécurité et leur confidentialité;
Établir les standards de modélisation, d’intégration, de performance et de gouvernance des données;
Participer aux essais, aux déploiements et au soutien postproduction selon les pratiques DevOps;
Documenter les solutions et accompagner les équipes de développement dans l’application des orientations retenues;
Évaluer les risques, les impacts et les dépendances, puis contribuer à l’évolution continue de la plateforme de données.

Le Profil Recherché Est Le Suivant

Détenir un baccalauréat en technologies de l’information, en administration des affaires, en gestion ou dans un domaine connexe;
Posséder une certification de spécialisation reconnue dans le domaine des technologies de l’information;
Cumuler au moins cinq (5) années d’expérience en ingénierie de données;
Détenir plus de quatre (4) années d’expérience en intelligence d’affaires, dont trois (3) années en ingénierie de données;
Avoir au moins une (1) année d’expérience avec Microsoft Fabric ou Databricks;
Démontrer une participation active à au moins deux (2) mandats de développement de solutions analytiques intégrant des systèmes d’information cliniques provinciaux et d’établissements;
Maîtriser Git, GitHub, SQL, Python et Power BI;
Posséder une connaissance approfondie de Microsoft Fabric, notamment Lakehouse, Data Warehouse, Direct Lake, pipelines et notebooks;
Connaître les environnements Spark ainsi que les langages T-SQL, DAX et les formats JSON;
Avoir de l’expérience avec Azure Data Lake Gen2, Azure Data Factory et des plateformes infonuagiques Azure;
Connaître les outils de gouvernance et de gestion des métadonnées, notamment Microsoft Purview.

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