Chef.fe Technique Données (TGQF)
On-siteMontréal, Quebec, Canada
Job Summary
Define and evolve the data architecture supporting Ubisoft's game quality, observability, and performance platforms. Collaborate with architects and product teams to design robust, scalable data solutions and implement target data architectures across the organization. Serve as the primary technical reference for data questions, pipelines, storage, and governance while establishing and enforcing data standards and best practices. Review and validate architectural decisions via Architecture Decision Records, optimize system performance and costs, and ensure high reliability for complex data initiatives. Mentor developers and foster technical autonomy while evaluating new technologies and streaming solutions. Work within Quality Foundations to drive data excellence for development, analytics, and AI teams.
Required Qualifications
- Baccalauréat en informatique, génie informatique, génie logiciel ou toute autre formation équivalente
- Minimum de 8 années d'expérience en développement logiciel ou en ingénierie de données
- Expérience significative dans la conception et la mise en œuvre de plateformes de données à grande échelle
- Expérience en leadership technique, en accompagnement d'équipes ou en mentorat
- Expérience avec des architectures distribuées et des systèmes de traitement de données volumineuses
- Excellente maîtrise du développement de solutions de données volumineuses et de la modélisation de données SQL et NoSQL
- Excellente maîtrise d'un ou plusieurs des langages suivants : Python, PySpark, SQL et Scala
- Solide compréhension des architectures de données modernes, des pipelines de traitement et des plateformes analytiques, notamment les architectures médaillon (Bronze/Silver/Gold) et les plateformes lakehouse (Databricks, Delta Lake)
- Expérience dans la conception de solutions configurables et environment-agnostiques (dev/staging/prod), avec une maîtrise des pratiques de pipeline as code et de gestion de configuration
- Capacité à concevoir des solutions évolutives, performantes et maintenables
- Expérience dans la documentation de décisions architecturales et techniques
- Excellent esprit d'analyse et de synthèse
- Forte capacité à résoudre des problèmes complexes
- Aptitude au mentorat et au développement de l'autonomie technique des membres de l'équipe
- Sensibilité aux approches orientées configuration : préférence pour des systèmes paramétrables, des pipelines déclaratifs et des déploiements reproductibles (infrastructure as code)
- Excellentes habiletés de communication et de vulgarisation technique
- Leadership d'influence et capacité à mobiliser les équipes autour des bonnes pratiques
- Capacité à travailler efficacement dans un environnement multidisciplinaire
- Sens de l'initiative et autonomie
- Orienté vers les résultats et l'amélioration continue
- Capacité à gérer plusieurs enjeux simultanément et à établir les bonnes priorités
Desired Qualifications
- Connaissance des services infonuagiques (AWS, Azure ou autres), ainsi que des technologies Docker et Kubernetes
- Connaissance des frameworks d'orchestration de données tels qu'Apache Airflow ou Databricks Workflows
- Connaissance du streaming de données en temps réel (Spark Structured Streaming ou équivalent)
- Connaissance de Databricks, Apache Spark (batch et streaming), Delta Lake, Elasticsearch/OpenSearch, SQL Server et PostgreSQL
- Connaissance de l'administration des systèmes de données volumineuses ainsi que des bases de données relationnelles et non relationnelles
- Connaissance des systèmes de surveillance, de journalisation et d'alerting des pipelines de données
- Compréhension des concepts liés à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle
- Expérience dans un contexte de systèmes critiques à fort volume de données en temps réel (télémétrie, observabilité, monitoring) est un atout significatif
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