Ingénieur·e Données (Marketing)

Langue requise : Bilingue (français et anglais)
Heures de travail par semaine : 35 heures
Type de poste : Hybride – 50 % sur site à Montréal ou Sherbrooke
Durée de la mission en mois : 6 mois (renouvelable)

Vous souhaitez contribuer à l’innovation dans une entreprise de classe mondiale ? Nous sommes un chef de file mondial dans le domaine des véhicules récréatifs, reconnu pour notre esprit d’ingéniosité, de créativité et d’orientation client. Avec plus de 18 000 employés à travers le monde, nous misons sur une culture d’inclusion et de collaboration.

Nous recherchons un·e Ingénieur·e Données spécialisé·e en marketing pour bâtir des solutions robustes, évolutives et axées sur la donnée, afin de soutenir les initiatives d’analyse marketing. Le ou la candidat·e retenu·e travaillera dans une équipe Agile et interdisciplinaire, au cœur des projets de transformation numérique de l’entreprise.

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  Expérience requise : 4 à 7 ans en ingénierie des données

  
  


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  Technologies essentielles :

  
  
  
  
  • 
    

    Snowflake

    
    
  
  
  • 
    

    DBT

    
    
  
  
  • 
    

    Python

    
    
  
  
  • 
    

    SQL

    
    
  
  
  • 
    

    Dagster, Airflow ou tout autre outil d’orchestration similaire

    
    
  
  
  
  


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  Compétences fonctionnelles :

  
  
  
  
  • 
    

    Connaissance des systèmes CRM, plateformes de marketing numérique, ou analytique de campagnes

    
    
  
  
  • 
    

    Expérience en validation de qualité de données et en profilage de données

    
    
  
  
  
  


• 
  

  Méthodologie :

  
  
  
  
  • 
    

    À l’aise avec les pratiques Agile et DevOps

    
    
  
  
  
  

• 
  

  Développer et maintenir des pipelines de données ELT performants pour l’analyse marketing

  
  


• 
  

  Intégrer et modéliser des données issues de sources variées (CRM, plateformes numériques, sociales)

  
  


• 
  

  Optimiser les modèles de données avec une architecture medallion et des schémas en étoile

  
  


• 
  

  Fournir des jeux de données fiables et cohérents aux équipes analytiques et scientifiques

  
  


• 
  

  Assurer la documentation technique claire et la mise en œuvre de tests automatisés

  
  


• 
  

  Participer activement à l'amélioration continue des pratiques d’ingénierie et des outils en place

  
  

• 
  

  Concevoir, implémenter et maintenir des pipelines de données scalables dans un environnement CI/CD

  
  


• 
  

  Automatiser les tests, les déploiements et gérer le contrôle de versions (Azure Repos)

  
  


• 
  

  Travailler étroitement avec les équipes marketing pour comprendre les besoins en données

  
  


• 
  

  Collaborer avec des escouades Agile pour assurer un développement itératif efficace

  
  


• 
  

  Intégrer les données issues de multiples plateformes marketing

  
  


• 
  

  Optimiser les performances de requête dans Snowflake par une modélisation appropriée

  
  


• 
  

  Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données marketing

  
  


• 
  

  Fournir un soutien aux analystes et data scientists en leur livrant des données propres et exploitables

  
  


• 
  

  Contribuer à la culture d’équipe axée sur l’apprentissage, la documentation et la collaboration

  
  

• 
  

  Connaissances supplémentaires :

  
  
  
  
  • 
    

    Azure

    
    
  
  
  • 
    

    Power BI

    
    
  
  
  • 
    

    Javascript / Node.js

    
    
  
  
  • 
    

    Java

    
    
  
  
  
  


• 
  

  Expériences valorisées :

  
  
  
  
  • 
    

    Travail avec des données marketing ou clients

    
    
  
  
  • 
    

    Utilisation de plateformes telles qu’Adobe Campaign, Google Analytics, Salesforce ou outils d’automatisation marketing

    
    
  
  
  • 
    

    Développement de tableaux de bord Power BI marketing

    
    
  
  
  • 
    

    Familiarité avec l’IA/ML appliquée au marketing (segmentation client, prédiction de désabonnement)

    
    
  
  
  
  


• 
  

  Certifications pertinentes (Snowflake, DBT, Azure) fortement appréciées