Role Description Nous sommes à la recherche d’un·e développeur·se logiciel senior spécialisé·e en infrastructure de données et en ETL pour aider nos clients à bâtir des systèmes de données robustes et évolutifs. Ce poste combine une expertise technique approfondie en pipelines de données, entreposage et analytique, avec de solides bases en développement logiciel. Vos responsabilités quotidiennes incluent : - Infrastructure de données / « data engineering » : Concevoir et mettre en œuvre des pipelines ETL, des entrepôts de données et des plateformes analytiques pour les produits logiciels de nos clients. - Développement produit : Recueillir les besoins, échanger avec les parties prenantes, développer des fonctionnalités et améliorer les systèmes de données de nos clients. - Outillage : Améliorer l’outillage des plateformes de vos projets en mettant en place des pipelines CI/CD, des solutions de monitoring et d’observabilité, ainsi que des cadres de tests automatisés. - Gestion technique de projet (selon les projets) : Planifier et coordonner les livrables, la portée, les échéanciers et les budgets pour une équipe projet. - Soutien à l’équipe : Proposer des améliorations de processus et d’outillage, mentorer des développeur·ses plus junior, faire des présentations internes. Qualifications - Avez plus de 5 ans d’expérience en développement logiciel, dont au moins 2 ans axés sur l’infrastructure de données, l’ETL ou l’analytique. - Avez une expérience pratique dans la conception et la maintenance de pipelines de données. - Comprenez la modélisation des données, la qualité des données et l’optimisation des performances. - Possédez d’excellentes aptitudes en communication. - Êtes adaptable, autonome et à l’aise dans des environnements en évolution rapide. - Avez travaillé avec de grands volumes de données. Requirements - Expérience en traitement de données en temps réel et en architectures de streaming. - Expérience dans le secteur de la santé ou dans d’autres industries fortement réglementées. - Expérience en infrastructure de machine learning ou en MLOps. - Contributions à des outils de données open source ou rédaction de contenus sur des sujets liés à l’infrastructure de données. Benefits - Budget pour le bureau à domicile et la technologie. - Budget annuel de développement professionnel. - REER avec contribution de l’employeur après 1 an. - Dès le premier jour : Assurance santé et dentaire payée à 100 % par l’employeur. - Assurance vie et assurance invalidité de courte et de longue durée. - Complément de congé parental (8 semaines) pour les employés ayant plus d'un an d'ancienneté.

• Search for senior executives on LinkedIn Sales Navigator (LSN) and copy paste the following details in Google Sheets/MS Excel. List of company names will be given • First name • Last name • Designation • LinkedIn profile URL - tools access will be given • Email address from contact finding tools like Lusha, EasyLeadz etc • Mobile number from contact finding tools like Lusha, EasyLeadz etc • Any other details per request • 250 contacts to be collated per day • Investigate data for discrepancies, fill gaps in incomplete records, and resolve other problems in existing data records • Keep information strictly confidential • Coordinate with internal stakeholders to gather requirement • Finish the task in the given designated timeline • Compile and send daily report to your stakeholders and manager • Take regular data back-up

• Follow project-specific guidelines to conduct research on e-commerce data. • Evaluate the usefulness of product filters and results based on the research. • Rate the e-commerce data according to the guidelines provided.

• Perform data entry tasks remotely • Collaborate with companies for remote positions • Provide email customer support • Review products and post on social media