Développeur·euse de données TG Quality Engineering (TGQF)

Ubisoft est une référence mondiale du jeu vidéo, avec des équipes réparties aux quatre coins du monde qui créent des expériences de jeu originales et mémorables, de Assassin’s Creed à Rainbow Six en passant par Just Dance et bien d’autres encore. Nous croyons que la diversité des points de vue fait progresser à la fois les joueurs et les équipes. Si vous êtes passionné·e par l’innovation et que vous souhaitez repousser les limites du divertissement, rejoignez notre aventure et aidez-nous à créer l’inconnu!

Le ou la titulaire du poste collabore étroitement avec les équipes Produit ainsi  qu’avec les équipes de développement backend et frontend afin de concevoir, livrer et maintenir des outils de suivi de la performance des jeux chez Ubisoft, notamment par le développement et l’évolution de pipelines de données fiables et scalables.

La personne est également responsable de garantir l’accessibilité, la qualité et l’intégrité des données tout au long de la chaîne de traitement, en veillant au  respect des bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de performance des données utilisées par les équipes internes.

Responsabilités 

• Mener la conception, l’implémentation et la maintenance des processus de 
  
  transport des données requis.
• Concevoir et exécuter des processus de transformation de données permettant de fournir aux équipes de production des données de performance exploitables pour l’amélioration et l’optimisation des jeux.
• Mener des initiatives en architecture de données afin d’assurer le maintien de pipelines de données fiables pour les données structurées et non structurées.
• Surveiller et effectuer le suivi de la qualité des données (fiabilité, cohérence, intégrité) et des dynamiques des flux de données.
• Surveiller les performances de la plateforme de données en garantir le bon fonctionnement.
• Analyser les indicateurs clés et proposer des améliorations d’infrastructure afin d’assurer la fiabilité, la scalabilité et l’efficacité des pipelines.
• Contribuer à un large éventail de projets liés à la mise en œuvre de systèmes, de solutions et de processus courants et nouveaux.
• Effectuer toutes autres tâches connexes.

Formation :

• Diplôme universitaire en informatique ou en génie ou dans un domaine connexe.

Expérience pertinente :

• Minimum cinq années dans l’industrie travaillant avec des données, du codage, du script et la conception.
• Minimum cinq années en développement et en administration de grandes quantités de données.
• Minimum trois années en modélisation des données et en administration de bases de données NoSQL et SQL.

Habiletés:

• Capacité à concevoir et mettre en place des processus de données en s’appuyant sur les concepts et les architectures de flux de données (data pipelines).
• Maîtrise des opérations d’extraction, de transformation et de chargement des données (ETL/ELT) entre différents systèmes.
• Capacité à configurer, exploiter et faire évoluer des systèmes de gestion de données, en assurant leur performance et leur fiabilité.
• Capacité à développer des logiciels complexes et structurés en appliquant les principes et bonnes pratiques du génie logiciel.
• Aptitude à mener des recherches de manière autonome afin d’identifier des solutions pertinentes à des problèmes techniques complexes.
• Connaissance et pratique des méthodologies de développement Agile (Scrum, Kanban, etc.).

Connaissances:

• Expérience de travail dans des environnements cloud, notamment avec Databricks.
• Expérience avec les formats de données Delta (Delta Lake) pour la gestion des données transactionnelles et analytiques.
• Capacité à utiliser et combiner divers outils et langages de traitement de données tels que Apache Spark, Scala et PySpark afin d’intégrer et d’orchestrer les systèmes.
• Expérience dans la conception et l’utilisation de modèles conceptuels de données (COO).
• Expérience avec Kafka ou d’autres outils de pipelines de données et de streaming.
• Solide maîtrise des fondamentaux informatiques, notamment en algorithmes et structures de données.
• Expérience en architectures orientées données, incluant l’analyse de flux de données.
• Expérience avec les processus d’extraction, de transport et de chargement des données en temps réel.
• Expérience avec .NET (un atout).
• Expérience dans la conception et la consommation d’API REST (un atout)