Brookfield Asset Management

Ingénieur Données Senior

PythonSQLAWSDockerTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.

Localisation

Charleston - 997 Morrison Drive, Suite 402

Description du poste

Résumé du poste

Voyages

Voyages jusqu'à 20% du temps ; rarement de voyages

Employeur garantissant l'égalité des chances : minorités/religion/sexe/anciens combattants protégés/handicap/orientation sexuelle/identité de genre/statut matrimonial/grossesse/âge/origine nationale/informations génétiques. Lieu de travail sans drogue

#LI-JR1

Nous sommes fiers de créer un environnement diversifié et fiers d'être un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous vous remercions de votre intérêt pour ce poste, cependant, seuls les candidats sélectionnés pour un pré-filtrage seront contactés.

#BPMF

À propos de nous

Nous pensons qu'un foyer est plus qu'un simple lieu de vie. C'est là que la vie se déroule ; les liens se tissent et les communautés grandissent. C'est pourquoi nous nous engageons à créer des lieux accueillants où nos résidents se sentent chez eux, et où nos employés ont l'opportunité d'avoir un impact significatif.

Si vous êtes prêt à rejoindre notre équipe, nous vous encourageons à postuler.

L'Ingénieur Données Senior est responsable de la conception, de la construction et de l'optimisation de pipelines de données évolutifs et de systèmes de données basés sur le cloud qui prennent en charge l'analytique et la prise de décision basée sur les données dans toute l'organisation. Ce rôle exige une expertise en architecture de données, en développement ETL et en technologies cloud modernes, en mettant l'accent sur la garantie de solutions de données fiables, de haute qualité et efficaces. Le candidat idéal aura une solide maîtrise de Python, SQL, des services AWS tels que S3 et Redshift. Une expérience dans l'intégration de données Salesforce et le travail avec des outils d'orchestration tels qu'Airflow ou AWS Glue est également très appréciée.

Dans ce rôle, l'Ingénieur Données Senior collaborera étroitement avec les analystes de données, les scientifiques, les ingénieurs logiciels et les parties prenantes commerciales pour améliorer l'accessibilité, les performances et l'évolutivité des données. Les responsabilités clés comprennent le développement et la maintenance de frameworks ETL automatisés, la gestion de produits de données d'entreprise, la mise en œuvre de pratiques DevOps et CI/CD, et la garantie du respect des normes de qualité et de gouvernance des données. Le poste implique également la recherche et l'adoption de technologies émergentes pour améliorer continuellement l'infrastructure de données et l'efficacité opérationnelle de l'organisation.

1. Développement de pipelines et intégration de données (50%)

Concevoir, développer, optimiser et maintenir des pipelines ETL/ELT évolutifs et des intégrations de données basées sur le cloud à travers les systèmes d'entreprise, les APIs et les plateformes opérationnelles, y compris Yardi et Salesforce. Construire des flux de travail fiables et performants qui prennent en charge le mouvement et la transformation des données depuis SQL Server et d'autres systèmes sources vers des plateformes d'analyse basées sur AWS incluant Redshift et S3.

Domaines clés

  1. Développement et optimisation de pipelines ETL/ELT
  1. Intégrations SQL Server, API, Yardi, Salesforce, et tierces parties
  1. Flux de données AWS S3 et Redshift
  1. Orchestration Airflow et AWS Glue
  1. Surveillance des pipelines, fiabilité et gestion des SLA

2. Collaboration avec l'analytique, la science des données, les parties prenantes et l'autonomisation des données (30%)

Développer et maintenir des ensembles de données d'entreprise, des modèles et des frameworks de transformation tout en collaborant avec les équipes d'analytique, de science des données, d'initiatives IA et commerciales pour affiner les exigences, améliorer l'accessibilité des données et fournir des ensembles de données fiables qui prennent en charge le reporting, l'analytique et la prise de décision opérationnelle.

Domaines clés

  1. Modélisation et entreposage de données
  1. Qualité des données, gouvernance et documentation
  1. Collaboration interfonctionnelle avec les équipes métier, analytiques et IA
  1. Affinement des ensembles de données et collecte des exigences métier
  1. Soutien aux initiatives BI, IA/ML et analytique opérationnelle

3. Architecture, initiatives stratégiques et excellence opérationnelle (20%)

Contribuer à la plateforme et à la stratégie de données d'entreprise par la participation à des initiatives à grande échelle, la conception d'intégrations complexes et la modernisation de l'infrastructure de données. Soutenir des opérations évolutives et fiables grâce aux meilleures pratiques en matière de DevOps, d'automatisation, de CI/CD et de gestion de l'infrastructure.

Domaines clés

  1. Architecture de données d'entreprise et conception d'intégration
  1. Évaluation technologique stratégique et innovation
  1. Automatisation de l'infrastructure et pratiques de CI/CD
  1. Gestion de Docker, Terraform, et déploiement
  1. Participation Agile/Scrum et support opérationnel

Le candidat idéal possédera de solides compétences en résolution de problèmes, d'excellentes compétences en communication et une expérience de travail dans des environnements de développement agiles. Les qualifications préférées comprennent des certifications sur des plateformes cloud ou d'ingénierie de données, une familiarité avec les bases de données non relationnelles et les technologies OpenSearch, et une exposition à des outils de business intelligence tels que Tableau ou Power BI. Le succès dans ce rôle sera mesuré par les performances des pipelines, la fiabilité des données, la collaboration interfonctionnelle et les contributions à l'innovation et à l'optimisation de l'infrastructure.

Formation

Diplôme de premier cycle (Licence) en MIS, Informatique, Technologies de l'Information requis

Expérience professionnelle

  1. 5 - 7 Années d'expérience dans le développement de pipelines ETL et d'intégration de systèmes requis
  1. 5 - 7 Années d'expérience dans la conception, la construction et l'amélioration de grands modèles de données dans des environnements complexes requis
  1. 5 - 7 Années d'expérience avec les technologies cloud comme Airflow, Glue ou des outils ETL similaires
  1. 5 - 7 Années d'expérience avec SQL, Redshift, Snowflake ou des solutions d'entrepôt de données similaires requis
  1. 5 - 7 Années d'expérience dans le développement de code Python complexe pour prendre en charge divers besoins d'intégration

Excellentes incitations !

Nous nous soucions du bien-être et de l'équilibre vie professionnelle-vie privée de nos précieux associés ! Pour montrer à quel point nous nous soucions, nous offrons des incitations exceptionnelles qui comprennent :

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