Développeur senior, Données

Sous la direction du directeur de l'intelligence décisionnelle et des technologies émergentes, le développeur senior, Données offre un leadership technique et une expertise pratique dans la conception, la construction 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 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 des clients et les capacités d'IA émergentes telles que les agents/collègues et plus encore. Ce rôle contribue à l'établissement de pratiques exemplaires d'ingénierie dans le domaine des données pour le développement de l'IA, garantissant que les produits de données sont fiables, observables, bien régis et capables de répondre aux besoins commerciaux actuels et futurs.

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 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 direction 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 les architectes, les responsables techniques et les 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'analytique, les perspectives 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 qualité des données, des processus de validation des IPI et des cadres de test automatisés pour garantir des données fiables et de confiance
• Mettre en œuvre des capacités d'observabilité, de traçabilité 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 vues à 360 degrés des clients, des revenus et des opérations, l'analytique d'entreprise et l'intégration de données de cas d'utilisation activés par l'IA
• S'assurer que les actifs de données sont bien documentés, découvrables et régis par la gestion des métadonnées, le catalogage et la documentation des règles de gestion
• Collaborer avec les analystes de données, les scientifiques des données, les praticiens de l'IA et les équipes commerciales pour fournir des ensembles de données accessibles et de haute qualité adaptés à l'analytique, à l'apprentissage automatique et aux applications 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 sécurité
• Effectuer d'autres tâches assignées par le directeur de l'intelligence décisionnelle et des 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 ouvertement, honnêtement et respectueusement 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 l'analytique, l'apprentissage automatique et les solutions d'IA générative, y compris la qualité des données, la découvrabilité, la traçabilité et la cohérence sémantique
• Solide expérience dans la conception et le développement de pipelines de données à l'aide d'outils et de cadres d'ingénierie de données modernes basés sur le cloud
• Compétences avancées en SQ, Python, PySpark, sparkSQL avec une expérience dans la construction de transformations complexes, de routines d'optimisation et de modèles de données évolutifs, en tirant parti de pratiques de développement modernes et d'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 de données automatisées
• Expérience de travail avec des plateformes et services de données basés sur le cloud, de préférence dans des environnements de mégadonnées AWS, Google GCP, Big query et GA4 est 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 de la mise en œuvre de la qualité des données, de l'observabilité, de la traçabilité et des capacités 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 éprouvée à concevoir et à livrer 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 inter fonctionnelles
• L'expérience de travail au sein d'un modèle d'exploitation de produits ou en étroite collaboration avec des parties prenantes de l'entreprise est un atout
• L'expérience dans l'industrie aérienne est un atout