
Ingénieur ou ingénieure de données
- Montréal, QC
- 57.000-102.000 $ par an
- Permanent
- Temps-plein
Modèle de travail : Hybride
Numéro de demande: 128267
Lieu principal : Montréal, QC
Emplacements additionnels : Montréal, QC; Fredericton, NB; Laval, QC; Saint John, NBNotre raison d’êtreChez Deloitte, nous sommes déterminés à inspirer et à aider nos gens, notre organisation, nos collectivités et notre pays à prospérer. Notre raison d’être est de bâtir un avenir meilleur en accélérant et en élargissant l’accès au savoir. Cette raison d’être définit qui nous sommes et la raison d’exister de notre organisation.En incarnant notre raison d’être, nous aurons une influence marquante.
- Approfondissez vos connaissances grâce au mentorat d’experts et à du coaching au travail.
- Travaillez avec vos clients pour résoudre leurs problèmes les plus complexes.
- Tirez parti d’avantages souples, proactifs et pratiques qui favorisent une culture de bien-être et la création de liens solides.
- la ferme volonté d’intégrer l’IA et l’analytique avancée dans les applications d’entreprise;
- au moins deux ans d’expérience dans des projets liés aux données, comme des processus de modélisation et de transformation de données dans les systèmes d’entreprise et les plateformes d’analytique moderne : lacs de données, entrepôt de données, Datamart, modèles dimensionnels, processus de transformation de données;
- l’expérience de la rédaction de recherches SQL ou de textes Python, de même que de l’extraction et de l’importation de données disparates provenant de systèmes sources vers des plateformes d’analytique;
- un bon esprit d’équipe;
- une curiosité intellectuelle et de solides capacités analytiques;
- une formation collégiale ou universitaire de premier cycle en administration des affaires, en génie, en mathématiques ou en informatique; une formation universitaire supérieure en informatique ou des spécialisations connexes seraient souhaitables.
- Éléments de différenciation appréciés, mais non obligatoires :
- expérience de projets dans les contextes suivants : lacs de données Azure, Snowflake, Databricks, AWS, Microsoft Fabric et méthodes de perfectionnement agiles dans le cadre de projets centrés sur les données;
- bilinguisme (français et anglais);
- capacité d’obtenir une attestation de sécurité du gouvernement du Canada.