Expert en gouvernance et qualité des données

Croesus offre des solutions innovantes, performantes et sécurisées de gestion de patrimoine, incluant des systèmes de gestion de portefeuille, des outils de rééquilibrage de portefeuille et des interfaces de programmation d'applications (API). Ces solutions permettent aux professionnels de la gestion de patrimoine d'améliorer leur productivité, de renforcer leurs relations avec les clients, de prendre des décisions éclairées et de maximiser la gestion de leurs actifs sous gestion.

Croesus a pour mission de fournir une expérience supérieure à ses clients, utilisateurs, partenaires et employés, et d'avoir un impact positif sur la communauté. Avec plus de 200 employés dans ses bureaux de Montréal, Toronto et Genève, Croesus a remporté plusieurs prix de l'industrie pour être un fournisseur de solutions de haute qualité et un excellent employeur.

Poste : L'Expert en gouvernance et qualité des données est responsable de la conception, de la mise en œuvre et de l'évolution des mécanismes assurant la qualité des données, la traçabilité des données, la gouvernance, la sécurité et la conformité au sein de la plateforme de données de Croesus.

L'expert définit les cadres de gouvernance et les met concrètement en œuvre dans l'écosystème Databricks : configuration de Unity Catalog, règles de qualité dans Lakeflow Spark Declarative Pipelines (SDP), observabilité des données, et gestion du catalogue et des métadonnées.

Dans un contexte où l'adoption d'outils de développement assistés par l'IA accélère significativement la vélocité de production de code et d'artefacts techniques, l'expert joue un rôle clé dans la supervision des processus de développement. Ils contribuent au développement et à l'application de normes, de conventions et de garde-fous de qualité assurant que les livrables (qu'ils soient produits manuellement ou avec l'assistance de l'IA) respectent les exigences de fiabilité, de maintenabilité et de conformité de la plateforme.

L'expert travaille en étroite collaboration avec les équipes internes pour s'assurer que les données publiées sur la plateforme respectent les normes établies de qualité, de gouvernance et de conformité.

Principales responsabilités

Qualité des données

• Définir et maintenir les normes de qualité des données applicables aux pipelines et jeux de données de la plateforme.
• Mettre en œuvre des règles de validation directement dans les pipelines SDP (contraintes EXPECT, schémas, alertes) et les processus d'ingestion.
• Concevoir et maintenir des mécanismes de surveillance automatisée de la qualité des données, y compris la détection d'anomalies et le suivi des indicateurs clés.
• Participer à l'examen et à la validation des modèles de données et des jeux de données publiés, en veillant à leur conformité avec les conventions du modèle de données canonique.

Gouvernance, catalogue et métadonnées

• Gérer et faire évoluer le catalogue de données dans Unity Catalog, y compris le balisage, les descriptions et la classification des actifs de données.
• Maintenir et structurer les métadonnées associées aux jeux de données, pipelines et modèles de données.
• Établir et maintenir des mécanismes de traçabilité des données pour tracer l'origine et les transformations des données à travers les couches de l'architecture Medallion (Bronze, Argent, Or).
• S'assurer que les jeux de données publiés respectent les normes de documentation, de nomenclature et de gouvernance établies.

Qualité dans un contexte de développement assisté par l'ia

• Identifier et évaluer les risques de qualité spécifiques au code et aux artefacts produits avec l'assistance de l'IA (code non contrôlé, volume accru, fausse confiance, dette technique accélérée).
• Concevoir et mettre en œuvre des stratégies de validation adaptées à ces risques : tests automatisés ciblés, mécanismes de détection de régression et revues axées sur les risques.
• Contribuer à l'évolution des processus de qualité de la plateforme pour s'assurer qu'ils restent efficaces face à l'accélération de la vélocité de développement.
• S'assurer que les données produites et transformées par ces artefacts maintiennent le niveau de qualité et de conformité attendu, indépendamment de leur méthode de production.

Collaboration et soutien

• Collaborer avec les équipes d'ingénierie des données pour intégrer les contrôles de qualité et de gouvernance dans les pipelines de données.
• Soutenir les équipes dans l'application des meilleures pratiques de gouvernance des données, de qualité et de documentation.
• Participer à l'évolution des conventions et normes de la plateforme en fonction des besoins des consommateurs de données.

Exigences

### La langue de travail est le français, toutes les réunions internes (y compris les entretiens) chez Croesus se déroulent en français, donc une maîtrise parfaite du français est obligatoire.

Formation académique et expérience

• Baccalauréat en informatique, génie logiciel, génie informatique, gestion de l'information ou domaine connexe.
• 5 à 8 ans d'expérience en gestion des données, gouvernance ou qualité.
• Expérience avec Databricks ou une plateforme Lakehouse équivalente.
• Expérience dans la mise en œuvre de pratiques de gouvernance et de gestion de la qualité des données.
• Expérience dans un environnement SaaS ou multi-locataire.

Compétences techniques

• Bonne compréhension des architectures Lakehouse, de l'architecture Medallion (Bronze, Argent, Or) et de Delta Lake.
• Expérience pratique avec Unity Catalog ou un système de gouvernance des données équivalent (catalogue, permissions, traçabilité des données, balisage).
• Capacité à configurer des pipelines de données et à intégrer des contrôles de qualité.
• Compréhension des principes de modélisation des données (3NF, Data Vault, SCD Type 2) et capacité à valider la conformité du modèle.
• Connaissance des principes d'auditabilité des données, de traçabilité des données et de conformité.
• Les compétences suivantes sont un atout : Familiarité avec les défis de qualité logicielle dans un contexte de développement assisté par l'IA (revue de code, tests automatisés, conventions) Expérience avec des outils de surveillance et d'observabilité des données (Grafana, alertes, métriques) Familiarité avec les défis de gouvernance des données dans un contexte AI/ML (données d'entraînement, magasins de caractéristiques, reproductibilité) Expérience avec l'infrastructure en tant que code (OpenTofu/Terraform) dans un contexte de plateforme de données

Compétences personnelles

• À l'aise à la fois dans la définition de cadres et dans la mise en œuvre technique concrète.
• Posséder une approche orientée solution et la capacité à identifier les risques tout en proposant des moyens concrets de les aborder.
• Rigoureux et préoccupé par la qualité des données et des livrables techniques.
• Ouvert et apte à intégrer les outils d'intelligence artificielle dans les processus de travail (validation, documentation, revue, automatisation).
• Capacité à structurer les processus de gouvernance dans des environnements techniques complexes et rapidement évolutifs.
• Excellentes compétences analytiques et de résolution de problèmes.
• Capacité à expliquer les questions de gouvernance et de conformité à divers publics.
• Autonomie et sens des responsabilités.
• Autres informations :

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