Quality Foundations (QF) développe et opère des produits, plateformes et services transversaux permettant d’améliorer la qualité, l’observabilité, la performance et l’exploitation des jeux Ubisoft grâce aux données, à l’analytique et à l’intelligence artificielle. Dans ce contexte, le Lead Technique Data joue un rôle clé dans la définition et l'évolution des fondations de données supportant les différents produits de QF.
Le titulaire de ce poste est la référence technique pour tous les enjeux liés aux données, aux architectures de données et aux plateformes analytiques au sein de Quality Foundations. Il agit comme expert principal afin d'assurer la conception, l'évolution et l'exploitation de solutions de données robustes, performantes et évolutives répondant aux besoins des équipes de développement, de production, d'analytique et d'intelligence artificielle.
En collaboration étroite avec les architectes, les équipes de développement et les responsables de produits, il contribue à définir, mettre en œuvre et faire évoluer l'architecture cible des données de l'organisation. Il veille à l'application des meilleures pratiques techniques, à la cohérence des solutions à travers l'ensemble du portefeuille de produits de Quality Foundations et à l'alignement des initiatives avec les orientations stratégiques de l'entreprise.
Ce que vous ferez
Les tâches principales et habituelles du lead technique de données sont :
- Collaborer avec les architectes et contribuer à la conception des nouveaux produits et services de données en proposant des solutions robustes, évolutives et alignées avec les besoins de l’organisation.
- Participer à la mise en œuvre de l’architecture cible des données et veiller à son adoption au sein des équipes.
- Agir comme la personne référence pour toutes les questions relatives aux données, aux architectures de données et aux pipelines de traitement.
- Fournir son expertise technique à l’ensemble des produits de Quality Foundations concernant le stockage, la modélisation, la gouvernance et le traitement des données.
- Définir, maintenir et promouvoir les standards et les meilleures pratiques de données au sein de QF, et en superviser l'application à travers les équipes.
- Proposer, réviser et valider les décisions techniques et architecturales à travers des Architecture Decision Records (ADR), et assurer l'adoption des décisions acceptées au sein des équipes.
- Participer activement au développement et à la réalisation des initiatives présentant les plus hauts niveaux de complexité ou de risque.
- Conseiller les architectes, chefs de projet et gestionnaires sur les orientations technologiques et les améliorations à apporter aux plateformes de données.
- Analyser et optimiser les performances, les coûts, la fiabilité et l’évolutivité des systèmes de données.
- Agir comme expert en optimisation de bases de données relationnelles et non relationnelles.
- Collaborer avec les équipes de développement, d’analytique, d’intelligence artificielle et d’opérations afin de garantir l’intégration harmonieuse des solutions de données.
- Assurer la qualité technique des pipelines de données et promouvoir les bonnes pratiques de surveillance, d’alerting et d’exploitation.
- Favoriser le transfert de connaissances, le mentorat et le développement de l’autonomie technique des développeurs de données.
- Participer aux évaluations techniques de nouvelles technologies, plateformes ou approches liées aux données.
- Effectuer toutes autres tâches connexes.
Ce que vous apportez
Formation :
- Baccalauréat en informatique, génie informatique, génie logiciel ou toute autre formation équivalente
Expérience pertinente :
- 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.
Habiletés et connaissances :
Expertise technique
- 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.
Atouts techniques
- 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.
Compétences professionnelles
- 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.
À propos de nous
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