Développeur de logiciels de données senior - Senior Gen-AI Software Developer

OneSpan; Montreal; Hybrid; CAD 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

Une entreprise innovante à Montréal recherche un Développeur de logiciels de données senior pour concevoir et gérer des pipelines de données. Ce rôle hybride nécessite une expertise en AWS et en programmation, ainsi que des compétences en communication et en collaboration. Le candidat idéal aura un baccalauréat en informatique et une solide expérience en ingénierie des données.

Qualifications

• Expérience avec des modèles d'IA générative prêts à l'emploi.
• Connaissance de la modélisation des données et des pratiques de gouvernance.

Responsibilities

• Développer des pipelines de données pour le traitement à grande échelle.
• Collaborer avec des équipes pour définir des stratégies d'architecture de données.
• Optimiser les performances des pipelines de données.

Skills

Python

Java

Communication

Problem Solving

Education

Bachelor en informatique

Tools

AWS

Apache Spark

Docker

Kubernetes

Terraform

CI/CD

Job description

Développeur de logiciels de données senior

Chez OneSpan, nous réimaginons la confiance pour aider les entreprises à prospérer en permettant des accords et des transactions numériques sécurisés, conformes et sans friction. Partout dans le monde, des entreprises internationales, dont plus de 60 % des 100 plus grandes banques mondiales, nous font confiance pour enrichir l'expérience de leurs clients et atténuer les menaces aujourd'hui, tout en se préparant à tirer pleinement parti de ce qui se passera demain. Avec une vision audacieuse et une opportunité ambitieuse devant nous, nous sommes à la recherche de penseurs créatifs et d'idées audacieuses qui perturberont notre industrie.

Nous sommes à la recherche d'un Développeur de logiciels de données senior motivé pour rejoindre notre équipe à Montréal. Ce poste est ouvert aux candidats qui ont leur résidence à Montréal, Québec, Canada. Ce poste est hybride (bureau à Montréal où vous vous rendez 2 jours / semaine).

Aperçu des responsabilités principales

Développement d'un pipeline de données :

• Concevoir, construire et gérer des pipelines de données (ETL / ELT) pour le traitement de données à moyenne et grande échelle.
• Mettre en œuvre des cadres pour l'ingestion, la transformation et la conservation des données à l'aide de services AWS tels que Glue, Athena, Redshift, S3 et Quicksight.
• Développer des cadres réutilisables et automatisés pour assurer la fiabilité et l'évolutivité.

Stratégie et architecture des données :

• Collaborer avec les architectes d'entreprise et les parties prenantes pour définir et mettre en œuvre des stratégies d'architecture de données.
• Assurer la conformité avec les exigences PII / GDPR et maintenir la qualité et la sécurité des données.
• Documenter et communiquer l'architecture et la conception aux équipes de mise en œuvre.

Optimisation des performances :

• Optimiser les pipelines de données et les architectures en termes de performances et d'évolutivité.
• Résoudre les problèmes de qualité des données en mettant en œuvre des processus de surveillance et de résolution.
• Résoudre les problèmes de données complexes et assurer la haute disponibilité.

Collaboration et mentorat :

• Travailler avec des équipes interfonctionnelles pour fournir des déploiements incrémentaux de logiciels dans un environnement Agile.
• Conseiller les équipes de plateforme et de produit sur les technologies et l'intégration sélectionnées.
• Mener des revues de conception et assurer l'alignement avec l'architecture des données de l'entreprise.

Exploration technologique :

• Réaliser des preuves de concept et évaluer les outils et technologies émergents.
• Établir et documenter des modèles de conception standard, des meilleures pratiques et des normes de codage.
• Se tenir au courant des dernières tendances et évaluer l'applicabilité à la stratégie de données de l'organisation.

IA et IA générative :

• Expérience avec des modèles d'IA générative prêts à l'emploi (exemple : Open AI).

Qualifications et compétences requises

Expertise technique :

• Maîtrise de la programmation Python et Java.
• Expérience approfondie service infonuagique AWS : IAM, Glue, Athena, Redshift, Lambda, EC2, S3, Step Functions, Quicksight.
• Forte compréhension d'Apache Spark.
• Expérience avec REST APIs, JSON, XML, et l'architecture microservices.
• Familiarité avec Docker, Kubernetes, les pipelines CI / CD, Terraform et terragrunt.

Compétences en ingénierie des données :

• Expérience pratique de la conception et de la mise en œuvre de cadres ETL / ELT pour des entrepôts / minientrepôt de données complexes.
• Expertise dans les principes de l'informatique distribuée et les cadres de mégadonnées.
• Connaissance de la modélisation des données (conceptuelle, logique, physique) et des pratiques de gouvernance des données.
• Expérience de l'intégration et de la migration des données.

Compétences non techniques :

• Solides compétences en matière de communication et de présentation à des publics techniques et professionnels.
• Capacité à mentorer et à collaborer avec des équipes diversifiées.
• Capacité à résoudre les problèmes et à favoriser l'innovation et l'efficacité.

Points clés du rôle :

• Développement pratique avec des opportunités de dépannage et de résolution de problèmes complexes.
• Mener de manière proactive des stratégies d'architecture de données et mettre en œuvre des solutions évolutives.
• Travailler avec des technologies de pointe pour soutenir la livraison de données de haute qualité et exploitables.
• Baccalauréat en informatique.