Ingénieur(e) principal(e) des données

Résumé

Nous recherchons un ingénieur de données principal pour fournir des solutions qui amélioreront l'efficacité et les connaissances en finances. Dans ce rôle, vous combinerez votre expertise technique, en informatique décisionnelle et en finances pour créer des outils qui amélioreront la rapidité et l'exactitude des rapports, permettant ainsi aux Opérations financières de mieux analyser, prédire et optimiser les résultats commerciaux.Vous développerez des solutions qui combinent, transforment, analysent et partagent les résultats financiers et les IRC de performance, en tirant parti de grands ensembles de données pour générer des informations exploitables.

Ce rôle offre une exposition à la finance, à l'ingénierie des données, à l'informatique décisionnelle et à la visualisation, en utilisant des technologies d'entreprise modernes pour évaluer les stratégies opérationnelles et prévoir les impacts financiers.Vous communiquerez également avec les hauts dirigeants des finances et défendrez la vision DEAI des finances, en assurant la livraison de renseignements précis et de grande valeur aux principales parties prenantes, que vous travailliez de manière autonome ou que vous dirigiez une équipe.

Principales responsabilités

• Créer et maintenir une architecture de pipeline de données optimale.
• Recueillir des ensembles de données vastes et complexes qui répondent aux exigences fonctionnelles et non fonctionnelles de l’entreprise.
• Construire les infrastructures nécessaires à l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) optimaux des données provenant d'une grande variété de sources à l'aide de SQL et des technologies de mégadonnées.
• Identifier, concevoir et mettre en œuvre des améliorations de processus internes, y compris l'automatisation des processus manuels, l'optimisation de la livraison des données et la refonte des infrastructures pour une plus grande évolutivité.
• Développer des outils d'analyse qui utilisent le pipeline de données pour fournir des informations exploitables sur l'acquisition de clients, l'efficacité opérationnelle et d'autres indicateurs commerciaux clés.
• Créer des outils de données pour les équipes d'analyse et de science des données qui les aident à construire et à optimiser notre produit.
• Collaborer avec les parties prenantes pour résoudre les problèmes techniques liés aux données et soutenir leurs besoins en infrastructures de données.
• Collaborer avec des experts en données et en analyse pour améliorer continuellement la fonctionnalité et la performance de nos systèmes de données.

Qualifications essentielles

• Plus de 5 ans d'expérience de travail avec des ensembles de données complexes au sein de l'industrie des télécommunications.
• Diplôme d'études supérieures en informatique, statistiques, informatique, systèmes d'information ou un autre domaine quantitatif.
• Connaissance avancée des produits commerciaux sur fil (par exemple, NAS, Internet, haut débit/IP).
• Compréhension approfondie des systèmes de commande et de provisionnement sur fil, tels que BCRIS, CSM, EOM, NIBS, SingleView, RevChain et HOTS.
• Expertise GCP : Maîtrise approfondie des services de données de base de Google Cloud Platform, y compris BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub et Cloud Composer.
• Bases de données et scripts : Connaissance avancée de SAS (spécifiquement PROC SQL) et expérience de travail avec des bases de données relationnelles.
• Teradata : Connaissance de niveau expert des procédures stockées Teradata.
• Leadership stratégique : Sens aigu des affaires avéré avec la capacité d'influencer les parties prenantes et d'agir en tant que conseiller de confiance auprès de la haute direction.

Qualifications souhaitées

• Expertise en SQL et expérience pratique de Python pour le scripting, l'automatisation et le développement de pipelines. La familiarité avec les langages orientés objet (Java, C++, Scala) est un atout.
• Expérience avec les outils de mégadonnées (Hadoop, Spark, Kafka) et les solutions d'informatique infonuagique.
• Expérience avec Alteryx, SAS Enterprise Guide (EG), SQL Assistant, MS Office et GCP.
• Expérience des outils de gestion des pipelines de données et des flux de travail.
• Capacité à construire des processus prenant en charge la transformation des données, les structures de données, les métadonnées, la gestion des dépendances et de la charge de travail.
• Expérience de la réalisation d'analyses de la cause initiale sur des données et processus internes/externes pour identifier les opportunités d'amélioration.
• Solides compétences analytiques liées au travail avec des ensembles de données non structurées.
• Connaissance de SAP