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Détails du poste

Ayant reconnu les avantages du travail à distance, notamment en matière de moral des employés, de productivité, de réduction des déplacements et de bien-être des employés ainsi que de l’environnement, nous sommes fiers d’être une entreprise axée sur le numérique. Les technologies et les programmes dans lesquels nous avons investi nous ont permis de bâtir une excellente base pour soutenir cette approche. Notre environnement de travail numérique, combiné à nos bureaux facilement accessibles et à nos espaces de collaboration, offre à notre équipe la liberté et la flexibilité de travailler de la manière qui favorise le mieux leur productivité. À propos de nous Tecsys est une entreprise innovante en pleine croissance qui offre des solutions de gestion de la chaîne d’approvisionnement aux principaux systèmes de santé, hôpitaux et entreprises pharmaceutiques, ainsi qu’aux distributeurs, détaillants et fournisseurs de services logistiques tiers (3PL). Nous collaborons avec des leaders de l’industrie afin de transformer leurs chaînes d’approvisionnement grâce à la technologie. Si vous aimez relever des défis stimulants et évoluer dans un environnement favorisant l’apprentissage continu, Tecsys pourrait être l’entreprise qui vous convient! Nous sommes à la recherche d’un(e) Ingénieur(e) de plateforme de données (DevOps) pour rejoindre notre équipe TecsysIQ Data & AI. Il s’agit d’un rôle hybride qui consiste à développer et exploiter la plateforme de données infonuagique qui alimente nos produits d’analytique et d’intelligence artificielle basés sur Databricks et AWS. Vous serez responsable de l’infrastructure en tant que code et des pipelines de livraison qui permettent de provisionner et de déployer la plateforme, ainsi que des tâches Databricks et des pipelines de diffusion en continu qui déplacent et transforment les données. Vous collaborerez étroitement avec les développeurs de la plateforme de données, les équipes de développement d’applications et les propriétaires de produits afin de mettre en place de nouveaux environnements clients, faire évoluer les processus CI/CD et de gestion des versions, et créer et maintenir les pipelines de données assurant la fiabilité et l’évolutivité de la plateforme. Si vous êtes aussi à l’aise pour écrire du code Terraform que pour déboguer une tâche Spark Structured Streaming, ce poste est pour vous. ResponsabilitésPlateforme & DevOps Provisionner et faire évoluer les comptes et espaces de travail AWS et Databricks à l’aide de Terraform dans plusieurs régions et environnements, tout en gérant l’état distant et les configurations propres à chaque environnement. Prendre en charge les charts Helm et les tâches Kubernetes utilisées pour intégrer de nouveaux environnements clients et déployer la couche applicative sur les espaces de travail provisionnés. Créer et maintenir des images Docker ainsi que les pipelines de compilation Java/Maven, et publier les artefacts dans les registres internes d’artefacts et de conteneurs. Intégrer les processus de compilation, de tests et de déploiement dans les pipelines CI/CD, tout en améliorant la gestion des versions et des livraisons dans plusieurs dépôts de code interconnectés. Gérer les secrets et les informations d’identification de manière sécurisée à l’aide des services infonuagiques de gestion des secrets et de Kubernetes — sans jamais les stocker dans le code source. Plateforme de données & Pipelines Concevoir, développer et maintenir des tâches et pipelines Databricks, incluant la curation des données, les transformations et les processus de chargement initial en masse. Développer et exploiter des pipelines de diffusion en continu en temps réel et de capture des changements de données (CDC) à travers les couches d’ingestion et de transformation à l’aide de Spark Structured Streaming. Développer et faire évoluer les flux de données de bout en bout à travers les couches Bronze, Silver et Gold, en adaptant les pipelines pour gérer de nouvelles sources de données et les changements de schéma au fur et à mesure de la croissance de la plateforme. Développer et maintenir des composants et frameworks de pipelines réutilisables afin d’intégrer rapidement de nouveaux flux de données. Optimiser les clusters et les entrepôts SQL Databricks pour améliorer les coûts et les performances, tout en assurant la gestion des catalogues, des schémas et des accès dans différents environnements. Collaborer avec les développeurs de la plateforme de données, les propriétaires de produits et les parties prenantes d’affaires dans un environnement Agile afin de livrer des produits de données de haute qualité. Qualifications Expérience pratique avec Databricks et Apache Spark, incluant la création de pipelines de données en mode batch ou en temps réel (obligatoire). Solides compétences avec Terraform et expérience dans la gestion d’infrastructures infonuagiques sur AWS. Connaissance pratique de Kubernetes et Helm, ainsi que de la conteneurisation avec Docker. Maîtrise de Python (PySpark) et/ou Java, ainsi que de solides compétences en SQL pour la validation des données et le dépannage. Expérience avec les flux de travail basés sur Git et les pipelines CI/CD dans un environnement comportant plusieurs dépôts de code. Compréhension des concepts liés à la qualité des données, aux processus ETL/ELT et à l’observabilité des données. Expérience de travail dans des équipes Agile en collaboration avec des développeurs de plateformes de données et des propriétaires de produits. Excellentes capacités d’analyse, de résolution de problèmes et de communication. Nous comprenons que l'expérience peut prendre plusieurs formes et que les parcours professionnels ne sont pas toujours linéaires. Si vous ne répondez pas à toutes les exigences de cette offre d'emploi, nous vous encourageons tout de même à soumettre votre candidature. Chez Tecsys, nous nous engageons à favoriser un milieu de travail diversifié et inclusif où tous les employés se sentent valorisés, respectés et habilités à réussir. Nous croyons que la diversité stimule l'innovation et renforce notre capacité à offrir des solutions exceptionnelles. Nous accueillons et encourageons les candidatures de personnes de tous horizons, ayant des expériences et des perspectives variées, à se joindre à notre équipe. Tecsys souscrit au principe de l'égalité des chances en matière d'emploi. Des mesures d'adaptation sont offertes aux candidats sélectionnés pour une entrevue. Remarque : Pour postuler à ce poste, vous devez être citoyen(ne) canadien(ne), résident(e) permanent(e) du Canada ou détenir un permis de travail canadien valide.

Ce que vous ferez

The Data Platform Engineer will develop and operate a cloud-based data platform using Databricks and AWS, focusing on infrastructure as code and automated delivery pipelines. They will collaborate with cross-functional teams to maintain data pipelines, ensure platform scalability, and manage CI/CD processes for new client environments.

Exigences

Candidates must have hands-on experience with Databricks, Apache Spark, and AWS infrastructure managed via Terraform. Proficiency in Python or Java, SQL, Kubernetes, and CI/CD workflows is required to support data transformation and platform reliability.

Avantages

• Remote work flexibility • Collaborative work environment • Continuous learning opportunities

Autres compétences pertinentes

Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.

• Databricks
• Apache Spark
• Terraform
• AWS
• Kubernetes
• Helm
• Docker
• Python
• PySpark
• Java
• SQL
• CI/CD
• Git
• ETL/ELT
• Data pipelines
• Observability
• Workflow Management
• Git (Version Control System)
• Infrastructure as Code (IaC)
• Java (Programming Language)
• Agile Methodology
• Amazon Web Services
• Automation
• Cloud Computing
• Extract Transform Load (ETL)
• Data Transformation
• DevOps
• Scalability
• Python (Programming Language)
• Apache Maven
• Product Family Engineering
• Supply Chain Management
• SQL (Programming Language)
• Delivery Pipelines
• Data Pipelines
• Docker (Software)

Domaines d’emploi

• Technology
• Data & Analytics
• Software
• Engineering
• Logistics
• Data Platform Engineer
• Platform Engineer
• Software and Applications Developers and Analysts Not Elsewhere Classified
• Validation Engineers
• Industrial Engineers