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Développeur de logiciels de données senior  - Senior Data Software Developer

Montréal, Quebec, Canada

At OneSpan, we specialize in digital identity and anti-fraud solutions that create exceptional and secure experiences.

Développeur de logiciels de données senior 

Chez OneSpan, nous réimaginons la confiance pour aider les entreprises à prospérer en permettant des accords et des transactions numériques sécurisés, conformes et sans friction. Partout dans le monde, des entreprises internationales, dont plus de 60 % des 100 plus grandes banques mondiales, nous font confiance pour enrichir l'expérience de leurs clients et atténuer les menaces aujourd'hui, tout en se préparant à tirer pleinement parti de ce qui se passera demain. Avec une vision audacieuse et une opportunité ambitieuse devant nous, nous sommes à la recherche de penseurs créatifs et d'idées audacieuses qui perturberont notre industrie. 

Nous sommes à la recherche d'un Développeur de logiciels de données senior motivé pour rejoindre notre équipe à Montréal.  Ce poste est ouvert aux candidats qui ont leur résidence à Montréal, Québec, Canada. Ce poste est hybride (bureau à Montréal où vous vous rendez +/- 1-2 jours/semaine). 

Aperçu des responsabilités principales 

Développement d'un pipeline de données: 

  • Concevoir, construire et gérer des pipelines de données (ETL/ELT) pour le traitement de données à moyenne et grande échelle. 
  • Mettre en œuvre des cadres pour l'ingestion, la transformation et la conservation des données à l'aide de services AWS tels que Glue, Athena, Redshift, S3 et Quicksight. 
  • Développer des cadres réutilisables et automatisés pour assurer la fiabilité et l'évolutivité. 

Stratégie et architecture des données: 

  • Collaborer avec les architectes d'entreprise et les parties prenantes pour définir et mettre en œuvre des stratégies d'architecture de données. 
  • Assurer la conformité avec les exigences PII/GDPR et maintenir la qualité et la sécurité des données. 
  • Documenter et communiquer l'architecture et la conception aux équipes de mise en œuvre. 

Optimisation des performances: 

  • Optimiser les pipelines de données et les architectures en termes de performances et d'évolutivité. 
  • Résoudre les problèmes de qualité des données en mettant en œuvre des processus de surveillance et de résolution. 
  • Résoudre les problèmes de données complexes et assurer la haute disponibilité. 

Collaboration et mentorat : 

  • Travailler avec des équipes interfonctionnelles pour fournir des déploiements incrémentaux de logiciels dans un environnement Agile. 
  • Conseiller les équipes de plateforme et de produit sur les technologies et l'intégration sélectionnées. 
  • Mener des revues de conception et assurer l'alignement avec l'architecture des données de l'entreprise. 

Exploration technologique : 

  • Réaliser des preuves de concept et évaluer les outils et technologies émergents. 
  • Établir et documenter des modèles de conception standard, des meilleures pratiques et des normes de codage. 
  • Se tenir au courant des dernières tendances et évaluer l'applicabilité à la stratégie de données de l'organisation. 

IA et IA générative :  

  • Expérience avec des modèles d'IA générative prêts à l'emploi (exemple : Open AI) 

Qualifications et compétences requises 

Expertise technique: 

  • Maîtrise de la programmation Python et Java. 
  • Expérience approfondie service infonuagique AWS: IAM, Glue, Athena, Redshift, Lambda, EC2, S3, Step Functions, Quicksight. 
  • Forte compréhension d'Apache Spark. 
  • Expérience avec REST APIs, JSON, XML, et l'architecture microservices. 
  • Familiarité avec Docker, Kubernetes, les pipelines CI/CD, Terraform et terragrunt. 

Compétences en ingénierie des données: 

  • Expérience pratique de la conception et de la mise en œuvre de cadres ETL/ELT pour des entrepôts/minientrepôt de données complexes. 
  • Expertise dans les principes de l'informatique distribuée et les cadres de mégadonnées. 
  • Connaissance de la modélisation des données (conceptuelle, logique, physique) et des pratiques de gouvernance des données. 
  • Expérience de l'intégration et de la migration des données. 

Compétences non techniques : 

  • Solides compétences en matière de communication et de présentation à des publics techniques et professionnels. 
  • Capacité à mentorer et à collaborer avec des équipes diversifiées. 
  • Capacité à résoudre les problèmes et à favoriser l'innovation et l'efficacité. 

Points clés du rôle : 

  • Développement pratique avec des opportunités de dépannage et de résolution de problèmes complexes. 
  • Mener de manière proactive des stratégies d'architecture de données et mettre en œuvre des solutions évolutives. 
  • Travailler avec des technologies de pointe pour soutenir la livraison de données de haute qualité et exploitables. 

Formation:  

  • Baccalauréat en informatique 

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Senior Data Software Developer 

At OneSpan, we're reimagining trust to help businesses to thrive by enabling secure, compliant, and frictionless digital agreements and transactions. Across the globe, we are trusted by global enterprises, including more than 60% of the world's largest 100 banks, to enrich their customer experience and mitigate threats today, while preparing to take full advantage of what's coming tomorrow. With a bold vision and an ambitious opportunity ahead of us, we are looking for creative thinkers and fearless ideas that will disrupt our industry. 

We are looking for a motivated Senior Data Software Developer to join our team in Montreal.  This position is open to candidates who have their residence in Montreal, Quebec, Canada. This role is hybrid (office in Montreal where you would go to +/- 1-2 days/week). 

Key Responsibility Overview 

Data Pipeline Development: 

  • Design, build, and manage data pipelines (ETL/ELT) for medium to large-scale data processing. 
  • Implement frameworks for data ingestion, transformation, and storage using AWS services such as Glue, Athena, Redshift, S3 and Quicksight. 
  • Develop reusable and automated frameworks to ensure reliability and scalability. 

Data Strategy and Architecture: 

  • Collaborate with enterprise architects and stakeholders to define and implement data architecture strategies. 
  • Ensure compliance with PII/GDPR requirements and maintain data quality and security. 
  • Document and communicate architecture and design to implementation teams. 

Performance Optimization: 

  • Optimize data pipelines and architectures for performance and scalability. 
  • Address data quality issues by implementing monitoring and resolution processes. 
  • Troubleshoot complex data issues and ensure high availability. 

Collaboration and Mentorship: 

  • Work with cross-functional teams to deliver incremental software deployments in an Agile environment. 
  • Mentor platform and product teams on selected technologies and integration. 
  • Conduct design reviews and ensure alignment with enterprise data architecture. 

Technology Exploration: 

  • Conduct proof-of-concepts and evaluate emerging tools and technologies. 
  • Establish and document standard design patterns, best practices, and coding standards. 
  • Stay updated on the latest trends and assess applicability to the organization’s data strategy. 

AI and generative AI: 

  • Experience with out of the box Gen-AI models such (Example: Open AI) 

Required Qualifications and Skills 

Technical Expertise: 

  • Proficiency in Python and Java programming. 
  • Extensive experience with AWS cloud services: IAM, Glue, Athena, Redshift, Lambda, EC2, S3, Step Functions, Quicksight. 
  • Strong understanding of Apache Spark. 
  • Experience with REST APIs, JSON, XML, and microservices architecture. 
  • Familiarity with Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines, Terraform and terragrunt. 

Data Engineering Skills: 

  • Hands-on experience designing and implementing ETL/ELT frameworks for complex data warehouses/marts. 
  • Expertise in distributed computing principles and big data frameworks. 
  • Knowledge of data modeling (conceptual, logical, physical) and data governance practices. 
  • Experience with data integration, and migration. 

Soft Skills: 

  • Strong communication and presentation skills for technical and business audiences. 
  • Ability to mentor and collaborate with diverse teams. 
  • Problem-solving mindset with a focus on driving innovation and efficiency. 

Role Highlights: 

  • Hands-on development with opportunities to troubleshoot and solve complex problems. 
  • Proactively drive data architecture strategies and implement scalable solutions. 
  • Work with cutting-edge technologies to support high-quality, actionable data delivery. 

Education: 

  • Bachelor's in Computer Science 

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