{"id":3746477,"url":"https://alion.io/job/tecsys-ingenieure-de-plateforme-de-donnees-devops","title":"Ingénieur(e) de plateforme de données (DevOps)","company":{"id":58347,"name":"Tecsys","domain":"tecsys.com","url":"https://alion.io/company/tecsys","size_band":"201-500","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Workable","truth_index":{"grade":"B","score":81,"open_postings":4,"ghost_share":0,"stale_share":0.75,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":31,"computed_at":"2026-11-11T05:49:22Z"}},"role":"DevOps","role_family":"DevOps","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Montreal, Canada"],"countries":["CA"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Agile","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Databricks","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Helm","optional":false},{"name":"Java","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"Maven","optional":false},{"name":"pySpark","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-07-28T00:00:00Z","employer_posted_date":"2026-07-28","last_verified_at":"2026-11-12T00:03:45Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":107,"trust":{"level":"stale","repost_count":0,"flags":["stale"],"days_open":106},"description":"Ayant reconnu les avantages du travail à distance, notamment en matière de moral des employés, de productivité, de réduction des déplacements et de bien-être des employés ainsi que de l’environnement, nous sommes fiers d’être une entreprise axée sur le numérique. Les technologies et les programmes dans lesquels nous avons investi nous ont permis de bâtir une excellente base pour soutenir cette approche. Notre environnement de travail numérique, combiné à nos bureaux facilement accessibles et à nos espaces de collaboration, offre à notre équipe la liberté et la flexibilité de travailler de la manière qui favorise le mieux leur productivité.\nÀ propos de nous\nTecsys est une entreprise innovante en pleine croissance qui offre des solutions de gestion de la chaîne d’approvisionnement aux principaux systèmes de santé, hôpitaux et entreprises pharmaceutiques, ainsi qu’aux distributeurs, détaillants et fournisseurs de services logistiques tiers (3PL). Nous collaborons avec des leaders de l’industrie afin de transformer leurs chaînes d’approvisionnement grâce à la technologie. Si vous aimez relever des défis stimulants et évoluer dans un environnement favorisant l’apprentissage continu, Tecsys pourrait être l’entreprise qui vous convient!\nNous sommes à la recherche d’un(e) Ingénieur(e) de plateforme de données (DevOps) pour rejoindre notre équipe TecsysIQ Data & AI. Il s’agit d’un rôle hybride qui consiste à développer et exploiter la plateforme de données infonuagique qui alimente nos produits d’analytique et d’intelligence artificielle basés sur Databricks et AWS.\nVous serez responsable de l’infrastructure en tant que code et des pipelines de livraison qui permettent de provisionner et de déployer la plateforme, ainsi que des tâches Databricks et des pipelines de diffusion en continu qui déplacent et transforment les données. Vous collaborerez étroitement avec les développeurs de la plateforme de données, les équipes de développement d’applications et les propriétaires de produits afin de mettre en place de nouveaux environnements clients, faire évoluer les processus CI/CD et de gestion des versions, et créer et maintenir les pipelines de données assurant la fiabilité et l’évolutivité de la plateforme.\nSi vous êtes aussi à l’aise pour écrire du code Terraform que pour déboguer une tâche Spark Structured Streaming, ce poste est pour vous.\nResponsabilités\nPlateforme & DevOps\nProvisionner et faire évoluer les comptes et espaces de travail AWS et Databricks à l’aide de Terraform dans plusieurs régions et environnements, tout en gérant l’état distant et les configurations propres à chaque environnement.\nPrendre en charge les charts Helm et les tâches Kubernetes utilisées pour intégrer de nouveaux environnements clients et déployer la couche applicative sur les espaces de travail provisionnés.\nCréer et maintenir des images Docker ainsi que les pipelines de compilation Java/Maven, et publier les artefacts dans les registres internes d’artefacts et de conteneurs.\nIntégrer les processus de compilation, de tests et de déploiement dans les pipelines CI/CD, tout en améliorant la gestion des versions et des livraisons dans plusieurs dépôts de code interconnectés.\nGérer les secrets et les informations d’identification de manière sécurisée à l’aide des services infonuagiques de gestion des secrets et de Kubernetes - sans jamais les stocker dans le code source.\nPlateforme de données & Pipelines\nConcevoir, développer et maintenir des tâches et pipelines Databricks, incluant la curation des données, les transformations et les processus de chargement initial en masse.\nDévelopper et exploiter des pipelines de diffusion en continu en temps réel et de capture des changements de données (CDC) à travers les couches d’ingestion et de transformation à l’aide de Spark Structured Streaming.\nDévelopper et faire évoluer les flux de données de bout en bout à travers les couches Bronze, Silver et Gold, en adaptant les pipelines pour gérer de nouvelles sources de données et les changements de schéma au fur et à mesure de la croissance de la plateforme.\nDévelopper et maintenir des composants et frameworks de pipelines réutilisables afin d’intégrer rapidement de nouveaux flux de données.\nOptimiser les clusters et les entrepôts SQL Databricks pour améliorer les coûts et les performances, tout en assurant la gestion des catalogues, des schémas et des accès dans différents environnements.\nCollaborer avec les développeurs de la plateforme de données, les propriétaires de produits et les parties prenantes d’affaires dans un environnement Agile afin de livrer des produits de données de haute qualité.\nRequirements\nQualifications\nExpérience pratique avec Databricks et Apache Spark, incluant la création de pipelines de données en mode batch ou en temps réel (obligatoire).\nSolides compétences avec Terraform et expérience dans la gestion d’infrastructures infonuagiques sur AWS.\nConnaissance pratique de Kubernetes et Helm, ainsi que de la conteneurisation avec Docker.\nMaîtrise de Python (PySpark) et/ou Java, ainsi que de solides compétences en SQL pour la validation des données et le dépannage.\nExpérience avec les flux de travail basés sur Git et les pipelines CI/CD dans un environnement comportant plusieurs dépôts de code.\nCompréhension des concepts liés à la qualité des données, aux processus ETL/ELT et à l’observabilité des données.\nExpérience de travail dans des équipes Agile en collaboration avec des développeurs de plateformes de données et des propriétaires de produits.\nExcellentes capacités d’analyse, de résolution de problèmes et de communication.\nNous comprenons que l'expérience peut prendre plusieurs formes et que les parcours professionnels ne sont pas toujours linéaires. 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