Senior Analytics Engineer

Concevoir des produits de données fiables

• Développer et maintenir des ensembles de données analytiques sélectionnés, des magasins de données (data marts), des modèles sémantiques et des produits de données réutilisables qui alimentent les activités de production de rapports et d’analytique de l’entreprise.
• Transformer les données organisationnelles en actifs fiables, évolutifs et prêts pour les besoins d’affaires.
• Concevoir des modèles analytiques conciliant performance, convivialité et pérennité.
• Créer une logique d’affaires et des transformations de données réutilisables afin de réduire la redondance et d’améliorer la cohérence à l’échelle de l’organisation.
• Développer des solutions analytiques répondant à des besoins variés tout en respectant les standards de l’entreprise.

Favoriser des informations cohérentes à travers l’organisation

• Développer des modèles sémantiques, des indicateurs certifiés, des KPI et une logique d’affaires commune afin d’établir une source unique de vérité.
• Collaborer avec les partenaires d’affaires et les parties prenantes en analytique pour traduire des besoins complexes en solutions techniques fiables.
• Contribuer à la mise en place d’une couche analytique de confiance favorisant la crédibilité des rapports, tableaux de bord et processus décisionnels.
• Soutenir les capacités d’analytique en libre-service en livrant des produits de données intuitifs, gouvernés et faciles à utiliser.
• Assurer une documentation complète, traçable et compréhensible des actifs analytiques pour les publics techniques et d’affaires.

Promouvoir l’excellence en ingénierie

• Mettre en œuvre des mécanismes automatisés de tests, de validation, de rapprochement et de contrôle de la qualité des données.
• Diriger des revues de conception technique et contribuer à l’évolution des meilleures pratiques en ingénierie analytique.
• Favoriser l’adoption de normes de développement évolutives améliorant la fiabilité, la maintenabilité et la performance.
• Appliquer les principes modernes d’ingénierie logicielle, notamment la gestion de versions, la revue de code, l’automatisation des déploiements et l’amélioration continue.
• Collaborer avec les équipes de gouvernance des données afin d’intégrer la propriété des données, la traçabilité, les contrôles et la gestion de la lignée des données au sein des actifs analytiques.

Accélérer l’innovation et l’adoption de l’IA

• Développer des fondations analytiques soutenant l’analytique avancée, l’apprentissage automatique (machine learning) et les capacités émergentes en intelligence artificielle.
• Collaborer avec les équipes d’ingénierie des pipelines de données, d’intelligence d’affaires et d’analytique afin de répondre aux besoins actuels et futurs de l’entreprise.
• Déterminer des occasions permettant de remplacer des solutions ponctuelles par des produits analytiques durables et réutilisables.
• Contribuer à la modernisation des capacités analytiques de l’entreprise grâce à une approche innovante et à l’amélioration continue.
• Participer activement à l’évolution de la prise de décision fondée sur les données chez Securian Canada.

Collaborer et exercer un leadership d’influence

• Agir à titre de conseiller(ère) technique de confiance auprès des équipes d’analytique, d’ingénierie et des secteurs d’affaires.
• Offrir du mentorat et des conseils en matière de modélisation analytique, de conception de transformations de données et de développement de produits de données.
• Développer des partenariats solides favorisant la collaboration, le partage des connaissances et l’innovation.
• Faire preuve d’autonomie, d’imputabilité et de leadership dans la livraison de solutions de grande qualité générant une valeur d’affaires mesurable.

• Diplôme universitaire en informatique, en ingénierie des données, en analytique, en génie ou dans un domaine connexe, ou combinaison équivalente de formation et d’expérience.
• Au moins 8 ans d’expérience en ingénierie analytique, en ingénierie des données, en ingénierie BI ou dans des environnements modernes de données infonuagiques.
• Expertise avancée en SQL ainsi qu’une expérience significative dans le développement de pipelines ELT de calibre production, de modèles dimensionnels et de produits analytiques réutilisables.
• Expérience de travail avec des plateformes modernes d’entreposage de données infonuagiques, de lakehouse ou d’ingénierie analytique.
• Excellente compréhension de la modélisation sémantique, des indicateurs gouvernés, des cadres de KPI et des architectures analytiques d’entreprise.
• Expérience du soutien à des initiatives en IA, IA générative (GenAI), apprentissage automatique ou analytique avancée grâce à des fondations de données bien structurées et gouvernées.
• Maîtrise des pratiques modernes de développement logiciel, notamment les tests automatisés, la gestion de la qualité des données, la revue de code, le déploiement et la gestion de versions.
• Excellentes aptitudes d’analyse et de résolution de problèmes, avec la capacité de transformer des besoins d’affaires en solutions techniques évolutives.
• Une expérience avec Python, des plateformes modernes d’intelligence d’affaires et des secteurs fortement réglementés constitue un atout.
• Une approche orientée produit ainsi qu’une passion pour la conception de solutions réutilisables créant une valeur durable.
• Excellentes habiletés de communication et capacité à influencer efficacement des parties prenantes techniques et non techniques.