Développeur senior, Données

Sous la responsabilité du directeur, Intelligence décisionnelle et technologies émergentes, le développeur senior, Données offre un leadership technique et une expertise pratique dans la conception, la création et la maintenance des composants clés de la plateforme de données d'entreprise de Porter. Ce rôle est responsable du développement de pipelines de données évolutifs, de cadres d'ingestion et de processus de transformation qui permettent d'obtenir des données fiables, accessibles et sécurisées dans toute l'organisation, y compris pour notre programme d'IA.

Le développeur senior, Données joue un rôle clé dans l'évolution des environnements modernes de type lakehouse de Porter, en soutenant la veille stratégique, les rapports opérationnels, l'analyse de la clientèle et les capacités d'IA émergentes telles que les agents/collègues et plus encore. Ce rôle contribue à l'établissement de meilleures pratiques d'ingénierie dans le domaine des données pour le développement de l'IA, garantissant que les produits de données sont fiables, observables, bien gouvernés et capables de répondre aux besoins actuels et futurs de l'entreprise.

Devoirs et responsabilités

• Diriger la conception et le développement de solutions d'ingestion, de transformation et d'orchestration de données évolutives au sein de l'environnement de type lakehouse de Porter, axé sur AWS S3 redshift
• Développer et maintenir des pipelines de données par lots et quasi-temps réel qui intègrent des données provenant de systèmes opérationnels, de plateformes SaaS, d'API et de sources tierces
• Fournir une orientation technique et du mentorat aux développeurs de données, en renforçant les meilleures pratiques d'ingénierie, les normes de codage et l'excellence opérationnelle
• Collaborer avec des architectes, des responsables techniques et des parties prenantes de l'entreprise pour concevoir des solutions de données alignées sur l'architecture d'entreprise et les objectifs commerciaux
• Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données réutilisables, des cadres de transformation et des produits de données qui soutiennent les rapports, l'analyse, les informations sur les clients et la prise de décision opérationnelle
• Appliquer les principes DevOps et CI/CD pour automatiser le déploiement, les tests, la surveillance et la gestion du cycle de vie des actifs de données
• Établir et maintenir des contrôles de la qualité des données, des processus de validation des PII et des cadres de tests automatisés pour garantir des données fiables et dignes de confiance
• Mettre en œuvre des capacités d'observabilité, de lignage et de surveillance des données pour identifier et résoudre de manière proactive les problèmes de performance, de fiabilité, de qualité ou de conformité des pipelines
• Développer et optimiser des solutions de données qui soutiennent les programmes Client, Revenu et Opérations 360, l'analyse d'entreprise et l'intégration de données de cas d'utilisation activés par l'IA
• Veiller à ce que les actifs de données soient bien documentés, trouvables et régis par la gestion des métadonnées, le catalogage et la documentation des règles métier
• Collaborer avec des analystes de données, des scientifiques des données, des praticiens de l'IA et des équipes commerciales pour fournir des ensembles de données accessibles et de haute qualité adaptés aux applications d'analyse, d'apprentissage automatique et d'IA générative
• Évaluer et recommander des outils, des cadres et des technologies qui améliorent l'évolutivité de la plateforme, la productivité des développeurs et l'accessibilité des données
• Soutenir la gestion des incidents, l'analyse des causes profondes et les activités d'amélioration continue liées aux opérations de la plateforme de données
• Participer activement au Système de gestion de la sécurité (SGS) de Porter en signalant les dangers et les incidents rencontrés dans les opérations quotidiennes et en promouvant une culture de la sécurité
• Effectuer d'autres tâches assignées par le directeur, Intelligence décisionnelle et technologies émergentes

Compétences comportementales

• Souci de la sécurité : Identifier les situations dangereuses ou potentiellement dangereuses et prendre les mesures appropriées pour maintenir un environnement sûr pour soi-même et pour les autres.

• Travail d'équipe : Travailler en collaboration avec les autres pour atteindre les objectifs organisationnels.

• Service aux passagers/clients : Fournir un service d'excellence aux clients internes et/ou externes (passagers).

• Initiative : Aborder les situations et les problèmes de manière proactive et persévérante, en saisissant les opportunités qui se présentent.

• Orientation vers les résultats : Concentrer ses efforts sur l'obtention de résultats de haute qualité conformes aux normes de l'organisation.

• Favoriser la communication : Écouter et communiquer de manière ouverte, honnête et respectueuse avec différents publics, en favorisant le dialogue et la recherche de consensus.

Qualifications

• 5 ans et plus d'expérience dans le développement et le soutien de plateformes de données d'entreprise, d'entrepôts de données, de lakehouses ou de solutions d'intégration à grande échelle
• Compréhension des fondements de données requis pour soutenir les solutions d'analyse, d'apprentissage automatique et d'IA générative, y compris la qualité des données, la détectabilité, le lignage et la cohérence sémantique
• Solide expérience dans la conception et le développement de pipelines de données utilisant des outils et des cadres d'ingénierie de données modernes basés sur le cloud
• Compétences avancées en SQL, Python, PySpark et sparkSQL avec de l'expérience dans la création de transformations complexes, de routines d'optimisation et de modèles de données évolutifs, en tirant parti des pratiques de développement modernes et des outils assistés par l'IA pour améliorer la productivité, la qualité et la maintenabilité
• Maîtrise de Python et expérience dans le développement de solutions de traitement automatisé des données
• Expérience de travail avec des plateformes et services de données basés sur le cloud, de préférence dans des environnements de mégadonnées AWS, Google GCP, BigQuery et GA4 (un atout)
• Expérience pratique des outils d'intégration, d'orchestration et de transformation de données tels qu'AWS Datazone, Glue, AWS Lambda, Matillion, MuleSoft ou des technologies similaires
• Solide compréhension des concepts de modélisation des données, y compris les structures de données dimensionnelles, opérationnelles et analytiques
• Expérience dans la mise en œuvre de capacités de qualité des données, d'observabilité, de lignage et de surveillance au sein de plateformes de données modernes
• Connaissance de la gouvernance des données, de la gestion des métadonnées, de la confidentialité, de la sécurité et des pratiques de conformité réglementaire
• Capacité démontrée à concevoir et à fournir des solutions de données évolutives, maintenables et sécurisées
• Capacité démontrée à diriger des discussions techniques, à encadrer des développeurs et à conseiller sur les meilleures pratiques d'ingénierie
• Solides compétences en résolution de problèmes, en dépannage et en optimisation des performances
• Communication et collaboration efficaces au sein d'équipes de produits agiles et interfonctionnelles
• Expérience de travail au sein d'un modèle opérationnel de produits ou en étroite collaboration avec des parties prenantes commerciales (un atout)
• Expérience dans l'industrie aérienne (un atout)