At a Glance
- Tasks: Design and develop data pipelines to support analysis and decision-making.
- Company: Join a leading healthcare tech company in Quebec.
- Benefits: Hybrid work, competitive salary, and opportunities for professional growth.
- Other info: Collaborative environment with a focus on data security and compliance.
- Why this job: Make a real impact in healthcare by working with innovative data solutions.
- Qualifications: 5 years of data engineering experience and strong skills in SQL and Python.
The predicted salary is between 82800 - 101200 $ per year.
- Hybride Santé-Québec
- Partager
- Lieu Montréal ou Québec
- Heures / jour 7 heures/jour
- Durée 24 mois
- Date de début —
- Activités principales
- Conception et développement de pipelines de données
- Concevoir, développer et maintenir les pipelines et l'infrastructure de données nécessaires pour soutenir l'analyse, la production de rapports et l'aide à la décision
- Analyser les sources de données, définir les logiques d'intégration (ETL/ELT) et appliquer les patrons de conception (design patterns) recommandés
- Développer des flux performants dans Microsoft Fabric et structurer les données dans des modèles de données adaptés (par exemple, schémas en étoile ou en flocon)
- Qualité, contrôle et tests
- Mettre en place des contrôles de qualité des données et contribuer aux tests unitaires et intégrés afin de valider les développements
- Sécurité, intégrité et conformité
- Assurer l'intégration, la sécurité et la confidentialité des données cliniques et administratives, conformément aux normes en vigueur
- Gestion du code et déploiements
- Gérer le code, la traçabilité et les déploiements via Azure Dev Ops et des pratiques CI/CD
- Documentation et collaboration
- Documenter les solutions, partager les connaissances et soutenir l'opérationnalisation des produits de données
- Collaborer avec les équipes d'architecture, de sécurité, d'exploitation et les parties prenantes pour optimiser les systèmes et répondre aux besoins d'affaires
- Architecture et intégration de données
- Définir les orientations d'intégration et d'interopérabilité des données entre les systèmes sources, Microsoft Fabric et les produits analytiques
- Concevoir les patrons d'intégration event-driven et metadata-driven ainsi que les mécanismes de traitement en lot et en temps quasi réel
- Définir les règles de circulation, de transformation, de traçabilité, de réconciliation et de gestion des erreurs
- Gouvernance et conformité technique
- Concevoir les mécanismes de gouvernance technique, de classification, de lignage et de contrôle des accès
- Assurer l'alignement des solutions avec les standards de Microsoft Fabric, Azure, Microsoft Purview, Azure Dev Ops et CI/CD
- Documentation technique et normes
- Produire les modèles de flux, les contrats de données, les décisions techniques, les normes et les gabarits d'intégration
- Analyse et optimisation
- Analyser les dépendances entre les sources cliniques et administratives et recommander les approches permettant leur intégration durable
- Réviser les solutions proposées par les équipes de développement et assurer leur cohérence de bout en bout
- Évaluer les enjeux de performance, de résilience, d'évolutivité et d'opérationnalisation
- Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des orientations et la résolution des enjeux techniques complexes
- Exigences
- Requisobligatoire Atoutapprécié
- Formation académique
- Détenir un diplôme universitaire de premier cycle (baccalauréat) dans le domaine de l'administration des affaires, de la gestion, des technologies de l'information ou autre domaine pertinent, ou une expérience, une certification ou la combinaison de certains éléments jugés pertinents en compensation aux exigences académiques Requis
- Détenir une certification de spécialisation délivrée par une autorité compétente et reconnue dans le domaine des technologies de l'information Requis
- Expérience professionnelle minimale
- Posséder CINQ (5) ans d'expérience en ingénierie de données Requis
- Détenir plus de QUATRE (4) ans d'expérience en intelligence d'affaires Requis
- Dont TROIS (3) ans en ingénierie de données dans le réseau de la santé du Québec Requis
- Détenir UN (1) an d'expérience avec Fabric ou Databricks Requis
- Démontrer la participation active à au moins DEUX (2) mandats dans le développement de solutions analytiques intégrant des systèmes d'informations cliniques provinciaux et des établissements (ex : Clinibase, SIURGE, Med-urge, BDCU, MED-ECHO, Opera, SIMASS, SILP)Requis
- Outils et langages
- Git/Git Hub Requis
- SQLRequis
- Python Requis
- Power BIRequis
- Microsoft Fabric et environnements Spark
- Connaissances de Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Warehouse, Direct Lake, pipelines, notebooks) et des environnements Spark Requis
- Maîtrise technique
- Maîtrise de T-SQLRequis
- Maîtrise de DAXRequis
- Maîtrise de formats JSONRequis
- Outils et plateformes Azure
- Connaissance d'outils/plateformes Azure (par exemple, Azure Data Lake Gen2, Data Factory)Requis
- Connaissance d'outils de gouvernance/métadonnées (par exemple, Microsoft Purview)Requis
- Langue
- Maîtrise avancée de la langue française parlée et écrite Requis
- Localisation
- Montréal ou Québec
- #J-18808-Ljbffr
Ingénieur de données in Montréal employer: IDA conseil informatique Inc.
L'Assemblée Nationale du Québec est un employeur de choix, offrant un environnement de travail hybride qui favorise l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Avec une culture axée sur la collaboration et l'innovation, les employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle tout en contribuant à des projets significatifs qui impactent la société. Travailler ici, c'est faire partie d'une équipe dynamique où chaque voix compte et où le développement personnel est encouragé.
Contact Details:
IDA conseil informatique Inc. Recruitment Team
We think you need these skills to ace Ingénieur de données in Montréal
Conception et développement de pipelines de données
Analyse des sources de données
Logiques d'intégration (ETL/ELT)
Développement dans Microsoft Fabric
Modèles de données (schémas en étoile, en flocon)
Contrôles de qualité des données
Tests unitaires et intégrés
