Développeur(euse) De Données (bi Et Ingénierie)

Quebec City, QC, CA, Canada

Job Description

Qui sommes-nous?





Iceberg Finance est une entreprise FinTech qui propose des solutions de financement alternatives dans les secteurs de l'automobile, de l'assurance, des garanties prolongees et des prets personnels. En 2022, nous avons acquis

iFinance Canada, un fournisseur de prets personnels a approbation rapide dans les domaines medical, dentaire, veterinaire et du commerce de detail. Ensemble, nous visons a offrir des solutions de financement innovantes et flexibles, adaptees aux besoins de nos clients et partenaires commerciaux.

Sommaire du poste :





Iceberg Finance est a la recherche d'un ou d'une candidate pour combler le poste de Developpeur(se) de donnees (BI et Ingenierie) pour l'aider dans ses projets de refonte et de croissance. Cette personne sera responsable de l'ensemble du cycle de vie des donnees, de la conception et la construction de pipelines de donnees robustes jusqu'a la creation de solutions de reporting et de tableaux de bord percutants.

Responsabilites et devoirs :




Conception et developpement de pipelines de donnees : Concevoir, construire et maintenir des processus ETL/ELT evolutifs et fiables pour collecter et transformer les donnees provenant de diverses sources. Modelisation et entreposage de donnees : Developper et optimiser les modeles de donnees et l'architecture de l'entrepot de donnees pour garantir la performance, la coherence et la precision des informations. Collaboration et analyse des besoins : Collaborer avec les secteurs d'affaires pour comprendre les besoins et traduire les exigences fonctionnelles en specifications techniques pour les pipelines de donnees et les rapports. Developpement BI : Concevoir, developper et maintenir des tableaux de bord et des rapports interactifs a l'aide de Microsoft Power BI pour fournir des informations exploitables aux parties prenantes. Qualite et integrite des donnees : Mettre en oeuvre des activites de nettoyage, de validation et d'integration pour garantir l'exactitude et la fiabilite des donnees tout au long du pipeline. Optimisation et performance : Identifier et resoudre les problemes de performance lies aux pipelines de donnees et aux rapports, en mettant en oeuvre les ameliorations necessaires. Veille technologique : Rester a jour avec les dernieres fonctionnalites de l'ecosysteme de donnees Microsoft (Azure, Power BI, etc.) pour proposer des solutions innovantes. Documentation : Documenter toutes les activites de developpement, y compris l'architecture des donnees, les processus ETL, les modeles de donnees et les guides d'utilisation.



Exigences :




Experience professionnelle averee dans un role de developpement de donnees, que ce soit en BI, en ingenierie de donnees ou un role hybride, totalisant au minimum quatre (4) annees. Bonne maitrise de Microsoft Power BI, incluant un niveau intermediaire en DAX et Power Query. Solide experience avec les outils d'integration de donnees et de pipeline, particulierement Azure Data Factory. Maitrise avancee du langage SQL et experience solide en conception de bases de donnees et en modelisation pour l'entreposage de donnees. Bonne connaissance d'un langage de script pour l'automatisation et la manipulation de donnees (ex: Python et R). Excellentes capacites d'analyse et de resolution de problemes complexes. Grande attention aux details et a la qualite des donnees. Competences efficaces en communication pour collaborer avec des parties prenantes techniques et non techniques. Capacite a travailler de maniere autonome et en equipe. Aptitude a travailler tant en francais qu'en anglais.



Atouts :




Experience dans le domaine financier ou du credit. * Connaissance d'autres services de la plateforme de donnees Azure (ex: Azure Synapse Analytics).

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Job Detail

  • Job Id
    JD2753347
  • Industry
    Not mentioned
  • Total Positions
    1
  • Job Type:
    Full Time
  • Salary:
    Not mentioned
  • Employment Status
    Permanent
  • Job Location
    Quebec City, QC, CA, Canada
  • Education
    Not mentioned