Exposant 3

    Conseiller en ingénierie de données

    Exposant 3
    • • • Posted 11/14/2025Mid Level
    Full-time
    Technology
    Data Engineering
    Python
    Airflow
    Kubernetes
    ETL

    Job Description

    Rejoignez Exposant 3 (E3) : La puissance de l’humain au cœur de la technologie ! Exposant 3 est une firme de services-conseils en gestion des affaires et technologies de l'information, dédiée à accompagner les entreprises et organismes dans leur transformation numérique et organisationnelle. 👉 Votre carrière chez Exposant 3 Nous croyons fermement en une gestion saine et humaine, où la confiance, la compétence, et le plaisir de réussir ensemble sont au centre de nos valeurs. Nous vous offrons bien plus qu’un simple emploi : rejoignez une équipe innovante où l’intelligence artificielle, l’automatisation des processus, et la modernisation technologique font partie du quotidien. Chez Exposant 3, nous mettons l’humain au cœur de tout ce que nous entreprenons. 🚀 Notre vision ?

    Vous permettre de déployer "la puissance de l’humain exposant 3" :

    • La puissance de l’individu : Un environnement où votre engagement est valorisé.
    • La puissance de l’équipe : Une collaboration forte où l’entraide et les réussites sont partagées.
    • La puissance de l’entreprise : Une vision commune pour des objectifs ambitieux et collectifs.

    Si vous cherchez à évoluer dans un cadre dynamique et à contribuer à des projets d’envergure, tout en grandissant au sein d’une entreprise humaine, innovante et en pleine croissance, alors Exposant 3 est fait pour vous !

    • Nous cherchons notre futur Conseiller en ingénierie de données pour rejoindre nos équipes.

    🎯 Vos missions

    • Participer aux travaux de conception, de mise en place et de validation du nouvel écosystème informationnel ;
    • Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données évolutifs en utilisant Python, Airflow et Kubernetes ;
    • Intégrer des données provenant de multiples API et bases de données PostgreSQL pour créer une plateforme de données unifiée ;
    • Optimiser les processus ETL/ELT existants traitant des téraoctets de données de collaboration scientifique ;

    Construire des modèles de données robustes qui supportent les besoins opérationnels et l'analytique avancée ; Développer l'infrastructure pour le support de pipelines ML et l'ingénierie de fonctionnalités ; Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des données à travers tous les pipelines ; Implémenter la surveillance, la journalisation et les alertes pour la santé des pipelines de données ; Collaborer avec les équipes produit et ingénierie pour comprendre les besoins en données et livrer des solutions ; Documenter les architectures de données, les flux de travail et les meilleures pratiques ; Collaborer avec des scientifiques de données, des analystes et d’autres intervenants pour répondre à leurs besoins en matière d’infrastructure de données ; Déterminer et mettre en œuvre des améliorations aux processus, comme l’automatisation des processus manuels et l’optimisation de la livraison des données ; Préparer les données pour la modélisation prédictive et prescriptive ; Analyser les exigences opérationnelles et les traduire en spécifications techniques ; Repérer et résoudre les problèmes liés aux processus de données. 📝 Votre profil Être titulaire d’un baccalauréat en statistique, mathématiques, physique, science des données, informatique, ingénierie, intelligence artificielle, géomatique, science économique ou tout autre diplôme universitaire comprenant l’analyse quantitative et statistique¹ ; Avoir cumulé, au cours des trois (3) dernières années (après 11/12/2022), 330 jours-personne à titre de conseiller ETL, optimisation de bases de données, assurance qualité et scalabilité pour des équipes analytiques, à l’exclusion des mandats comme scientifiques de données, analyste de données ou expert BI, dans un environnement organisationnel comparable à celui du client² ; Avoir réalisé deux (2) mandats d’une durée minimale de 90 jours-personne chacun, incluant la mise en production de solutions ML intégrant des outils propres aux équipes de valorisation de données tels que : Python, SQL, Git, Spark, et DevOps dans des environnements organisationnels comparables à celui du client² ; Avoir contribué, dans les trois (3) dernières années (après 11/12/2022), au recueil et à la rédaction de besoins d’affaires sur au moins 20 jours-personne dans un environnement comparable à celui du client² ; Détenir une certification reconnue, validant les compétences professionnelles de conseiller en ingénierie de données, délivrée par un fournisseur infonuagique ou une entreprise dont le partenariat avec un fournisseur infonuagique est vérifiable (AWS, Azure, Databricks, GCP) et fournir le lien vérifiable de certification confirmant sa validité.

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