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Architecte Solution Big Data

SII Canada

C'est un Contrat job à Montreal, QC publiée le juillet 12, 2021.

Partenaire technologique des grandes entreprises depuis 1979, le Groupe SII est au cœur de l’économie de l’innovation avec 10 000 collaborateurs, une présence internationale dans 20 pays, et un chiffre d’affaires supérieur à 520 millions de dollars canadiens.

SII Canada, installée à Montréal et Toronto, a pour objectif d’apporter des solutions à forte valeur ajoutée à ses partenaires/clients dans les métiers de l’ingénierie et des technologies de l’information.

SII Canada c’est surtout de l’agilité, de la technicité et des métiers passionnants qui génèrent expériences et opportunités de carrières.

Dans le cadre de nos prestations à haute valeur ajoutée pour un de nos clients clés dans le secteur bancaire, nous recrutons dans nos équipes un Architecte Solution orienté livraison.

Notre client poursuit la mise à niveau technologique la plus importante de son histoire.

À propos du rôle :

L’équipe de TI – Écosystème Analytique Avancée recherche un architecte de solutions Big Data qui se joindra à un projet au cœur de notre stratégie de données. Nous avons besoin d’une personne créative en conception de solutions analytiques, capable de livrer des résultats concrets tout en respectant les engagements, et apte à collaborer avec plaisir et efficience au sein d’équipes multidisciplinaires. Travailler au sein d’une équipe d’architecture, c’est être au centre de la transformation de la Banque et jouer un rôle clé dans la conception des solutions sécuritaires et avant-gardistes.

Plus de détails sur les responsabilités :

• En collaboration avec l’architecture de domaine, les équipes de développement et les opérations, concevoir et mettre en œuvre des solutions complexes de mégadonnées.
• Définir la stratégie relative aux mégadonnées et à l’analyse au moyen des technologies pertinentes et des tendances du secteur de l’analyse.
• Diriger la mise en œuvre de la stratégie définie dans la conception et l’architecture des composantes de la plateforme analytique client utilisant des infrastructures Cloud (Azure, AWS) ainsi que plusieurs composantes logicielles requises par les scientifiques de la donnée.
• Diriger la conception des modèles d’architecture de référence pour l’intégration de données structurées et non-structurées
• Définir des critères d’évaluation technique pour la sélection de produits et de technologies et pour déterminer les approches techniques à privilégier pour que les solutions portent fruit, au sein d’une conception de systèmes cohérents.
• Participer et exécuter les exercices de démonstration de faisabilité pour l’adoption de nouvelles technologies de gestion des mégadonnées, d’outils de génie logiciel et de nouveaux modèles au sein des structures actuelles.
• User de son influence pour recommander des méthodes d’amélioration de la fiabilité, de l’efficience et de la qualité des données.
• Suivre la mise en place des solutions jusqu’à leurs livraisons en s’assurant du respect des architectures établies (architecture d’entreprise).

Ce que vous offrez :

• Baccalauréat complété, connexe au secteur d’activité, et 10 années d’expérience pertinente ou Maîtrise complétée, connexe au secteur d’activité et 7 années d’expérience pertinente
• Expérience et connaissance cloud Azure, AWS.
• Expérience dans l’établissement d’architectures liée à la sécurité des données, les pares-feux, le chiffrement, la gestion des identités et des accès (GIA), les réseaux, la conformité (SOX/HIPPA/PII) et la protection des données
• Expérience pratique de plusieurs outils de mégadonnées (Spark, Kafka, Snowflake, Databricks, Qlik)
• Expérience dans la conception de pipelines de données et l’automatisation d’applications/de services de plateformes de mégadonnées au moyen de Python, PySpark, SQL et Javascript; et dans leur automatisation au moyen des processus et des outils de développement et d’exploitation (DevOps)
• Expérience avec Git, Ansible, Terraform, Jenkins dans le cadre d’environnements de production vitaux, souhaitable.
• Excellente connaissance de la pratique et des outils de gestion de conteneurs ( Docker, Kubernetes ).
• Excellente connaissance de la conception d’architecture, de la modélisation de données et de la mise en place d’architectures de plateformes de mégadonnées et d’applications analytiques.
• Connaissances et expérience des capacités d’analyse avancée, notamment l’apprentissage machine au moyen de techniques supervisées et non supervisées