• Mettre en place et maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs et réaliser les intégrations dans les systèmes d’entreprise (p. ex., planification des ressources de l’entreprise [PRE], gestion du cycle de vie des produits, système d’exécution de la fabrication) et les plateformes d’analytique.
• Intégrer, nettoyer, transformer et modéliser les données afin de produire des ensembles de données fiables en vue de l’établissement de rapports, l’analytique détaillée et les cas d’utilisation de l’IA.
• Concevoir des modèles sémantiques pour l’analytique en libre-service et les optimiser afin d’assurer des performances constantes et une logique applicative cohérente.
• Élaborer et tenir à jour des tableaux de bord, des rapports et des produits d’analytique qui permettent de prendre des décisions fondées sur des données, en temps opportun.
• Appliquer des techniques d’analyse statistique et d’apprentissage machine (p. ex., prévisions, tests A/B, détection d’anomalies) pour générer des analyses prédictives.
• Traduire les problèmes de l’entreprise en exigences analytiques claires, en partenariat avec les parties prenantes, pour établir les indicateurs de réussite, les livrables et les plans d’adoption.
• Diagnostiquer et résoudre les problèmes liés à la qualité des données, au pipeline et à la production; effectuer des analyses sur les causes fondamentales et mettre en œuvre des mesures de contrôle préventif.
• Documenter les flux de données, les définitions des activités et les métadonnées dans le catalogue de données afin d’améliorer la transparence, la réutilisation et la gouvernance.
• Fournir un apport à la gouvernance, à la sécurité et aux normes en ce qui touche les données, en veillant à la conformité des contrôles d’accès et des pratiques exemplaires tout au long du cycle de vie des données.
• Favoriser l’amélioration continue grâce à l’automatisation, à la surveillance, à l’optimisation des performances et à des pratiques d’ingénierie modernes.

Ce poste offre un travail en mode hybride et exige une présence au bureau d’Ottawa de trois à cinq jours par semaine en fonction des exigences de participation à des réunions et à d’autres activités.

En postulant à ce poste, vous pourriez vous qualifier pour d’autres postes ayant des exigences similaires.

Exigences linguistiques

La maîtrise des deux langues officielles (anglais et français) est requise au moment de l’embauche. Si aucun candidat ou aucune candidate bilingue ne répond précisément à cette exigence, d’autres profils linguistiques peuvent être pris en considération conformément à la Politique sur la dotation de la Monnaie. Le profil linguistique pour ce poste est le suivant :

• Compréhension écrite: B – Intermédiaire
• Expression écrite: B – Intermédiaire
• Expression orale: B – Intermédiaire

Formation et titres professionnels

• Diplôme universitaire en informatique, en analyse des systèmes ou dans un domaine d’étude connexe; une combinaison équivalente de formation et d’une vaste expérience pourrait être prise en considération.

Expérience

• Au moins cinq ans d’expérience en ingénierie de données ou en analyse de renseignements commerciaux, avoir travaillé avec D365 – Finances et Opérations et au moins une mise en œuvre de Synapse Link en production.
• Expérience avec Azure DevOps pour le contrôle des versions, l’intégration et la distribution continues et la promotion de l’environnement.
• Expérience avec les modèles sémantiques de Direct Lake et de Fabric Warehouse par rapport aux choix de conception dans Lakehouse, un atout.

Autres exigences

Compétences et habiletés

• Facilité à communiquer : Aptitude à expliquer des concepts techniques aux parties prenantes de l’entreprise.
• Expertise en ingénierie des données : Mettre en place des pipelines et des modèles fiables dans Fabric et Synapse.
• Esprit d’analyse : Capacité à appliquer des méthodes d’analyse statistique et d’apprentissage machine pour les prévisions et l’optimisation.
• Résolution de problèmes : Résoudre les problèmes de performance et veiller à la qualité des données.
• Travail en collaboration : Travailler efficacement avec les équipes Finances, Opérations, Ressources humaines ainsi qu’avec d’autres unités fonctionnelles et les TI.
• Capacité d’adaptation : Capacité à s’adapter aux technologies et aux exigences opérationnelles changeantes.
• Outils de gouvernance des données (p. ex., Purview) et normalisation des indicateurs de rendement clés et des paramètres.
• Méthodes de prévision (séries temporelles classiques ou apprentissage machine) appliquées à des ensembles de données financières, commerciales et opérationnelles.
• Python/PySpark pour les transformations; optimisation des performances de tables de faits volumineuses et de dimensions à évolution lente.

Connaissances

• Configuration de D365 – Finances et Opérations et de Synapse Link.
• Excellentes compétences liées à SQL (T-SQL/Spark SQL) et en modélisation de données.
• Expérience pratique de Power BI (Power Query, DAX, sécurité des modèles).
• Connaissance de Microsoft Fabric (Dataflows Gen2, Lakehouse, Pipelines)
• Compréhension de BPA/BPP ou des outils EPM équivalents pour la budgétisation et les prévisions.