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INGÉNIEUR DE DONNÉES INTERMÉDIAIRE (R22 - VIM/VNA)

French posting
  • Montréal, QC
  • Hybrid
  • Posted Oct 12, 2026
  • 1 position

Opens an external site

Employment type
Full-time
Experience level
Senior · 5+ years
Minimum education
Professional degree
Posting language
French
Working hours
40 hours per week
Office presence
1 days per week
Seniority
Mid-Senior level

Job summary

Design, implement, and optimize automated data quality controls and metrics for the provincial R22 employee compensation database, including anomaly tracking, historical results, and execution monitoring. Integrate reusable quality-measurement solutions into Microsoft Fabric, develop Power BI semantic models, and collaborate with governance and functional teams on implementation and documentation.

Job details

Référence 2273/MTL/0910 Date de démarrage Au plus vite Localisation du poste Montréal ou Québec (hybride) Durée Permanent Description Nous recherchons un Ingénieur de données intermédiaire (R22 - VIM/VNA) afin de rejoindre notre équipe de conseillers du bureau de Québec ou de Montréal dans le cadre d'un poste permanent. Ce poste est en mode hybride nécessitant une présence sur site un jour par semaine à Québec ou à Montréal. Agissant à titre de conseiller / consultant de Chrome Technologies, le candidat interviendra auprès de nos clients dans la réalisation des projets qu'ils nous ont confiés. Tâches n plus des PRINCIPALES ACTIVITÉS décrites au devis de l'appel d'offres, l'ingénieur de données intermédiaire effectuera les activités suivantes: Définir et mettre en oeuvre les mécanismes de mesure et de contrôle de la qualité des données provenant de la banque de données provinciale R22 sur la rémunération des employés; Traduire les règles de qualité définies par l'équipe de gouvernance des données et les responsables fonctionnels de R22 en règles et contrôles techniques automatisés; Concevoir et développer les traitements permettant de mesurer les différentes dimensions de la qualité des données, notamment la complétude, la validité, l'exactitude, la cohérence, l'unicité, l'intégrité référentielle et la fraîcheur; Concevoir les mécanismes permettant d'exécuter automatiquement les contrôles de qualité lors des mises à jour des données R22; Développer les mécanismes d'historisation des résultats afin de permettre le suivi de l'évolution de la qualité des données dans le temps; Développer les mécanismes d'identification, de catégorisation et de suivi des anomalies de qualité, notamment au niveau des enregistrements, attributs et objets d'information; Concevoir les mécanismes permettant de suivre l'exécution des contrôles, les volumes traités, les erreurs, les temps d'exécution et les résultats obtenus; Concevoir et maintenir les modèles de données et modèles sémantiques nécessaires à l'exploitation des métriques de qualité dans Power BI; Assurer l'intégration des mécanismes de mesure de la qualité aux architectures et patrons de traitement de données existants dans Microsoft Fabric; Concevoir une solution suffisamment générique et réutilisable pour permettre l'application progressive des mécanismes de mesure à d'autres banques de données ministérielles et sources de rémunération; Optimiser les traitements de qualité, les requêtes, les pipelines et les notebooks afin d'assurer leur performance sur des volumes importants de données; Mettre en place les mécanismes de contrôle de version, d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour les traitements, règles de qualité et composants développés; Collaborer avec les responsables fonctionnels de R22 et l'équipe de gouvernance des données afin de valider la traduction technique des règles de qualité et de résoudre les enjeux d'implantation; Documenter les principaux traitements, règles, métriques et mécanismes techniques mis en place; Accompagner les équipes dans la mise en oeuvre et l'évolution de la solution de mesure de la qualité des données. Exigences Maîtrise de la langue française parlée et écrite. Baccalauréat (1er cycle) dans le domaine des technologies de l'information, en administration des affaires, en gestion ou dans un domaine connexe; Détenir une certification de spécialisation délivrée par une autorité compétente et reconnue dans le domaine des technologies de l'information. Posséder CINQ (5) ans d'expérience en ingénierie de données; Détenir plus de QUATRE (4) ans d'expérience en intelligence d'affaires, dont TROIS (3) ans en ingénierie de données dans le réseau de la santé du Québec; Détenir UN (1) an d'expérience avec Fabric ou Databricks; Démontrer la participation active à au moins DEUX (2) mandats dans le développement de solutions analytiques intégrant des systèmes d'informations cliniques provinciaux et des établissements (ex. Clinibase, SIURGE, Med-urge, BDCU, MED-ECHO, Opera, SIMASS, SILP); Posséder une expérience en développement de mécanismes automatisés de contrôle et de mesure de la qualité des données; Posséder une expérience dans l'implantation de règles de qualité couvrant plusieurs dimensions des données et dans l'historisation des résultats de contrôle; Posséder une expérience avec les pratiques d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) et la livraison automatisée de solutions de données. Outils et langages : Git/GitHub, SQL, Python, Power BI; Connaissances de Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Warehouse, Direct Lake, pipelines, notebooks) et des environnements Spark; Maîtrise de T-SQL, DAX et formats JSON; Connaissance d'outils et plateformes Azure (p. ex. Azure Data Lake Gen2, Data Factory) et d'outils de gouvernance et de métadonnées (p. ex. Microsoft Purview); Connaissance des principes et méthodes de mesure de la qualité des données, notamment la complétude, la validité, l'exactitude, la cohérence, l'unicité, l'intégrité référentielle et la fraîcheur; Expérience dans la conception de traitements automatisés permettant le calcul, l'historisation et le suivi de métriques de qualité des données; Connaissance des techniques d'optimisation des requêtes SQL, des traitements Spark, des pipelines et des notebooks; Connaissance des pratiques de contrôle de version, d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD); Connaissance des principes de modélisation de données et capacité à concevoir des modèles sémantiques adaptés à l'exploitation des métriques de qualité; Bonne compréhension des principes de gouvernance, de sécurité, de traçabilité et de gestion des métadonnées; Capacité à traduire des règles de gouvernance et de qualité des données en contrôles techniques automatisés. Postuler à cette opportunité Retour

What you’ll do

Design, implement, and optimize automated data quality controls and metrics for the provincial R22 employee compensation database, including anomaly tracking, historical results, and execution monitoring. Integrate reusable quality-measurement solutions into Microsoft Fabric, develop Power BI semantic models, and collaborate with governance and functional teams on implementation and documentation.

Requirements

Requires a bachelor's degree in IT, business administration, management, or a related field, plus a recognized IT specialization certification and five years of data engineering experience. Candidates must also have healthcare-sector data engineering and business intelligence experience, experience with Fabric or Databricks and clinical information systems, and expertise in data quality controls, CI/CD, SQL, Python, Power BI, and related Azure and Spark technologies.

Listed skills

  • SQL · Preferred
  • Python · Preferred
  • Power BI · Preferred
  • Git · Preferred
  • CI/CD · Preferred

Other relevant skills

Identified from the job description. Confirm important requirements above.

  • Data Engineering
  • Data Quality Measurement
  • Automated Data Quality Controls
  • Microsoft Fabric
  • Databricks
  • SQL
  • T-SQL
  • Python
  • Power BI
  • DAX
  • JSON
  • Spark
  • Git
  • CI/CD
  • Data Modeling
  • Data Governance

Job areas

  • Data & Analytics
  • Technology
  • Software
  • Healthcare
  • Consulting

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