Développeur principal, Données

Sous la supervision du directeur, Intelligence décisionnelle et technologies émergentes, le développeur principal, Données offre un leadership technique et une expertise pratique dans la conception, la création et la maintenance des composantes clés de la plateforme de données d'entreprise de Porter. Ce rôle est responsable du développement de pipelines de données évolutifs, de cadres d'ingestion et de processus de transformation qui permettent d'obtenir des données fiables, accessibles et sécurisées dans toute l'organisation, y compris pour notre programme d'IA.

Le développeur principal, Données joue un rôle clé dans l'évolution des environnements de lac-entrepôt (lakehouse) de données modernes de Porter, en soutenant la veille stratégique, les rapports opérationnels, l'analyse client et les capacités d'IA émergentes telles que les agents/collègues et plus encore. Ce rôle contribue à établir les meilleures pratiques d'ingénierie en matière de données pour le développement de l'IA, en garantissant que les produits de données sont fiables, observables, bien gouvernés et capables de répondre aux besoins commerciaux actuels et futurs.

Devoirs et responsabilités

• Diriger la conception et le développement de solutions d'ingestion, de transformation et d'orchestration de données évolutives au sein de l'environnement de lac-entrepôt de données de Porter axé sur AWS S3 redshift
• Développer et maintenir des pipelines de données par lots et quasi-temps réel qui intègrent des données provenant de systèmes opérationnels, de plateformes SaaS, d'API et de sources tierces
• Fournir une orientation technique et du mentorat aux développeurs de données, en renforçant les meilleures pratiques d'ingénierie, les normes de codage et l'excellence opérationnelle
• Collaborer avec les architectes, les responsables techniques et les parties prenantes de l'entreprise pour concevoir des solutions de données alignées sur l'architecture d'entreprise et les objectifs commerciaux
• Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données réutilisables, des cadres de transformation et des produits de données qui soutiennent les rapports, l'analytique, les perspectives client et la prise de décision opérationnelle
• Appliquer les principes DevOps et CI/CD pour automatiser le déploiement, les tests, la surveillance et la gestion du cycle de vie des actifs de données
• Établir et maintenir des contrôles de la qualité des données, des processus de validation des IPI et des cadres de tests automatisés pour garantir des données fiables et de confiance
• Mettre en œuvre des capacités d'observabilité, de lignage et de surveillance des données pour identifier et résoudre de manière proactive les problèmes de performance, de fiabilité, de qualité ou de conformité des pipelines
• Développer et optimiser des solutions de données qui soutiennent les programmes Client, Revenu et Opérations 360, l'analytique d'entreprise et l'intégration de données de cas d'utilisation activés par l'IA
• S'assurer que les actifs de données sont bien documentés, découvrables et régis par la gestion des métadonnées, le catalogage et la documentation des règles commerciales
• Collaborer avec les analystes de données, les scientifiques des données, les praticiens de l'IA et les équipes commerciales pour fournir des ensembles de données accessibles et de haute qualité adaptés aux applications d'analytique, d'apprentissage automatique et d'IA générative
• Évaluer et recommander des outils, des cadres et des technologies qui améliorent l'évolutivité de la plateforme, la productivité des développeurs et l'accessibilité des données
• Soutenir la gestion des incidents, l'analyse des causes profondes et les activités d'amélioration continue liées aux opérations de la plateforme de données
• Participer activement au système de gestion de la sécurité (SGS) de Porter en signalant les dangers et les incidents rencontrés dans les opérations quotidiennes et en promouvant une culture de sécurité
• Effectuer d'autres tâches assignées par le directeur, Intelligence décisionnelle et technologies émergentes

Compétences comportementales

• Souci de la sécurité : Identifier les situations dangereuses ou potentiellement dangereuses et prendre les mesures appropriées pour maintenir un environnement sûr pour soi-même et pour les autres.

• Travail d'équipe : Travailler en collaboration avec les autres pour atteindre les objectifs organisationnels.

• Service aux passagers / à la clientèle : Fournir un service d'excellence aux clients internes et/ou externes (passagers).

• Initiative : Traiter les situations et les problèmes de manière proactive et persévérante, en saisissant les opportunités qui se présentent.

• Orientation vers les résultats : Concentrer ses efforts sur l'obtention de résultats de haute qualité conformes aux normes de l'organisation.

• Favoriser la communication : Écouter et communiquer de manière ouverte, honnête et respectueuse avec différents publics, en favorisant le dialogue et la recherche de consensus.

Qualifications

• 5 ans et plus d'expérience dans le développement et le soutien de plateformes de données d'entreprise, d'entrepôts de données, de lacs-entrepôts ou de solutions d'intégration à grande échelle
• Compréhension des fondements de données requis pour soutenir les solutions d'analytique, d'apprentissage automatique et d'IA générative, y compris la qualité des données, la découvrabilité, le lignage et la cohérence sémantique
• Solide expérience en matière de conception et de développement de pipelines de données utilisant des outils et des cadres d'ingénierie de données infonuagiques modernes
• Compétences avancées en SQL, Python, PySpark, sparkSQL avec une expérience dans la construction de transformations complexes, de routines d'optimisation et de modèles de données évolutifs, en tirant parti des pratiques de développement modernes et des outils assistés par l'IA pour améliorer la productivité, la qualité et la maintenabilité
• Maîtrise de Python et expérience dans le développement de solutions de traitement automatisé des données
• Expérience de travail avec des plateformes et services de données infonuagiques, de préférence dans des environnements de mégadonnées AWS, Google GCP, Big query et GA4, un atout
• Expérience pratique des outils d'intégration, d'orchestration et de transformation de données tels qu'AWS Datazone, Glue, AWS Lambda, Matillion, MuleSoft ou technologies similaires
• Solide compréhension des concepts de modélisation des données, y compris les structures de données dimensionnelles, opérationnelles et analytiques
• Expérience dans la mise en œuvre de capacités de qualité, d'observabilité, de lignage et de surveillance des données au sein de plateformes de données modernes
• Connaissance de la gouvernance des données, de la gestion des métadonnées, de la protection de la vie privée, de la sécurité et des pratiques de conformité réglementaire
• Capacité éprouvée à concevoir et à fournir des solutions de données évolutives, maintenables et sécurisées
• Capacité démontrée à diriger des discussions techniques, à encadrer les développeurs et à conseiller sur les meilleures pratiques d'ingénierie
• Solides compétences en résolution de problèmes, en dépannage et en optimisation des performances
• Communication et collaboration efficaces au sein d'équipes de produits agiles et interfonctionnelles
• Expérience de travail au sein d'un modèle opérationnel de produit ou en étroite collaboration avec des parties prenantes de l'entreprise, un atout
• Expérience dans l'industrie aérienne, un atout