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- Type d’emploi
- Temps plein
- Niveau d’expérience
- Expérimenté · 5+ ans
- Langue de l’offre
- français
- Heures de travail
- 40 heures par semaine
- Niveau d’expérience
- Mid-Senior level
Résumé du poste
Define the approach for modernizing the CED data warehouse, including analyzing source tables, supporting data ingestion, specifying functional requirements, and contributing to data modeling and data products. Gather and prioritize business needs, validate data quality and compliance, define performance measures, and support testing, training, communication, and adoption.
Détails du poste
Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont : Définir la démarche permettant de concrétiser la vision des initiatives de modernisation de l’entrepôt de données CED; Analyser un ensemble de 95 tables réparties sur 9 bases de données et soutenir l’automatisation de leur ingestion dans l’environnement cible; Concevoir les requis fonctionnels liés à la gestion des fichiers sources et à la mise à niveau des composantes Dataprep conformément à l’architecture cible; Recueillir, documenter et formaliser les besoins d’affaires auprès des parties prenantes; Collaborer à l’ingestion des données dans le lac de données et à l’alimentation des comptoirs de données; Participer à la modélisation des données de l’entrepôt CED et à la mise en place des produits de données; Accompagner les équipes dans la définition des indicateurs de performance, des critères de succès et de la mesure de valeur; Prioriser et traiter les demandes ad hoc liées à l’entrepôt de données dans un contexte agile; Valider la qualité, la cohérence et la conformité des données livrées; Soutenir les activités de tests d’acceptation, de formation, de communication et d’adoption des solutions livrées. Le Profil Recherché Est Le Suivant Posséder un minimum de quatre (4) à six (6) années d’expérience pertinente en analyse de données en intelligence d’affaires; Maîtriser l’analyse d’affaires appliquée aux cas d’usage en intelligence d’affaires, notamment le cadrage, la définition des objectifs d’affaires, les indicateurs de succès et la mesure de la valeur; Détenir une bonne connaissance des techniques de collecte et de formalisation des besoins, incluant les ateliers, entrevues, récits utilisateurs, critères d’acceptation, cas d’utilisation et parcours utilisateurs; Connaître les concepts de gouvernance et de qualité des données; Comprendre les approches et capacités en intelligence d’affaires d’un point de vue fonctionnel, incluant le cadrage de problèmes et la modélisation; Appliquer les exigences réglementaires relatives à la protection des renseignements personnels, notamment la Loi 25 et le RGPD; Utiliser SQL pour l’exploration, l’analyse et la validation fonctionnelle des données et des indicateurs; Connaître les plateformes et services infonuagiques orientés données, notamment Azure Data et Databricks; Posséder des connaissances de base en Python, Spark et PySpark pour le prototypage et la validation fonctionnelle (un atout); Maîtriser les pratiques agiles et de gestion de produit, incluant Scrum, Kanban, la priorisation, la gestion de carnet de produit, la feuille de route et les critères de valeur; Exercer des activités de conduite du changement telles que la communication, la formation, les essais d’acceptation utilisateur et l’adoption des solutions; Démontrer une capacité à vulgariser des concepts complexes, à animer des ateliers et à influencer des parties prenantes multidisciplinaires en mode agile; Faire preuve d’éthique professionnelle, de rigueur, d’un souci de la qualité, de la sécurité et du développement durable; Détenir une expérience de réalisation et de livraison de mandats en intelligence d’affaires dans un environnement du secteur électrique ou énergétique (un atout).
Ce que vous ferez
Define the approach for modernizing the CED data warehouse, including analyzing source tables, supporting data ingestion, specifying functional requirements, and contributing to data modeling and data products. Gather and prioritize business needs, validate data quality and compliance, define performance measures, and support testing, training, communication, and adoption.
Exigences
Requires four to six years of relevant business intelligence data analysis experience, strong business analysis and requirements-gathering skills, and knowledge of data governance, data quality, SQL, cloud data platforms, and agile product practices. Familiarity with Azure Data, Databricks, privacy regulations such as Quebec Law 25 and GDPR, and change management is expected; basic Python, Spark, and PySpark skills and energy-sector experience are assets.
Compétences indiquées
- Business Requirements Gathering · Souhaitée
- Analyse de données · Souhaitée
- SQL · Souhaitée
- Gestion de produit · Souhaitée
- Change Management · Souhaitée
- Python · Souhaitée
Autres compétences pertinentes
Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.
- Business Intelligence Analysis
- Business Requirements Gathering
- Data Analysis
- SQL
- Data Modeling
- Data Governance
- Data Quality
- Azure Data
- Databricks
- Agile Practices
- Product Management
- User Acceptance Testing
- Change Management
- Python
- Spark
- PySpark
Domaines d’emploi
- Data & Analytics
- Technology
- Consulting
- Energy
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