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Air Canada est à la recherche d’une personne possédant de l’expérience technique pour occuper un poste de spécialiste – Données et Intelligence artificielle qui se concentrera sur les processus de développement et d’exploitation pour définir, concevoir et exploiter les capacités de la plateforme interne permettant aux équipes Données et Intelligence artificielle de fournir des analyses, des produits de données et des solutions d’IA de manière fiable, efficace et sécurisée. La personne retenue pour ce poste sera responsable des pratiques d’intégration et de livraison en matière d’ingénierie de la plateforme, de l’automatisation, de la gouvernance des environnements, de l’observabilité et de l’excellence opérationnelle, ainsi que de collaborer avec les parties prenantes de l’Ingénierie et de l’Architecture afin de définir la feuille de route technique et les normes de mise en œuvre de la plateforme.

La personne titulaire du poste travaille avec un haut degré d’autonomie, dirige des initiatives complexes impliquant plusieurs environnements et équipes, et agit à titre de mentor technique et de personne-ressource pour les recours hiérarchiques pour les questions liées à la mise en œuvre de la plateforme et les problèmes opérationnels. Ce poste exige un solide jugement technique, une approche axée sur l’automatisation, une capacité avérée à mener à bien les tâches en assurant la qualité, la précision et la sécurité, ainsi que la capacité d’innover lorsque la situation l’exige.

Outre ses tâches principales liées au développement et à l’exploitation, cette personne apporte un soutien complémentaire pour les activités liées à l’ingénierie des données, à la qualité des données et à la science des données, lorsque la charge de travail relative à la plateforme le permet.

La personne qui occupe ce poste relève du chef de service – Données et Intelligence artificielle au sein du service Plateformes de données.

Responsabilités:

1) Stratégie, normes et déploiement techniques de la plateforme

• Contribuer à définir et à faire évoluer le modèle cible de mise en œuvre de la plateforme des Données et Intelligence artificielle (pratiques de développement et d’exploitation/d’ingénierie de la fiabilité des sites [SRE], gouvernance des versions, stratégie relative aux environnements et normes d’automatisation).
• Mettre en place et améliorer en continu les modèles, normes, directives et procédures liés à la plateforme, en recommandant des ajustements fondés sur les résultats obtenus et les enseignements tirés de l’exploitation.
• Veiller à ce que les initiatives en matière d’ingénierie des données et de déploiement de l’IA bénéficient d’un soutien adéquat au niveau de l’infrastructure et de l’architecture (fiabilité, sécurité, évolutivité et maintenabilité).

2) Intégration et livraison, ingénierie des versions et gouvernance des environnements (responsabilité)

• Concevoir, mettre en œuvre et assurer la maintenance des pipelines d’intégration et de livraison et des cadres de versions automatisés pour divers composants et produits de la plateforme de données (compilation, tests, analyses de sécurité, approbations de déploiement, stratégies de promotion).
• Assumer la responsabilité des divisions et des fusions de code, ainsi que des stratégies de déploiement, et tenir à jour les divisions et les intégrations de code dans plusieurs directions et équipes.
• Diriger et coordonner les activités liées à la mise en service, notamment l’examen et la validation des demandes de fusion, et soutenir le déploiement des versions, au besoin.

3) Outils de plateforme, automatisation et expérience des développeurs

• Développer et améliorer les fonctionnalités réutilisables de la plateforme : scripts, composants d’automatisation et outils internes qui permettent d’accélérer le développement et d’assurer la cohérence opérationnelle.
• Configurer et soutenir des installations et des intégrations complexes; résoudre rapidement les anomalies ou les problèmes liés à l’automatisation ou aux scripts détectés lors des déploiements et de l’exploitation.
• Appliquer des pratiques d’ingénierie Agile éprouvées (examens de code, tests, automatisation) afin de mettre en œuvre des modifications de haute qualité sur la plateforme et de réduire les risques opérationnels.

4) Exploitation de la plateforme, fiabilité et gestion des incidents (approche SRE)

• Fournir au quotidien un soutien opérationnel et une expertise technique aux équipes techniques et non techniques; agir à titre de personne-ressource pour les recours hiérarchiques en ce qui concerne les incidents liés à la plateforme et les problèmes liés aux versions.
• Mettre en œuvre et améliorer les pratiques en matière de surveillance, de journalisation, d’alerte et de fiabilité, en tirant parti des outils de déploiement, de surveillance et de fiabilité des sites.
• Mener des analyses structurées des causes fondamentales à l’échelle des systèmes, des pipelines et des processus; mettre en œuvre des mesures correctives et préventives et des améliorations mesurables en matière de fiabilité.

5) Sécurité, conformité et contrôles intégrés dès la conception

• Assurer le maintien des mesures de sécurité de la plateforme par la mise en œuvre de plans, de politiques et de normes technologiques; veiller au respect des exigences en matière de contrôle des accès, de traçabilité et de conformité.
• Intégrer la sécurité dans les pipelines de livraison (gestion des secrets, droit d’accès minimal, gestion des dépendances et contrôles des environnements) et vérifier que l’automatisation est viable et conforme.

6) Leadership de mise en œuvre interfonctionnelle et partenariat avec les parties prenantes

• Collaborer étroitement avec les architectes, les équipes chargées de l’assurance de la qualité et les parties prenantes de la mise en œuvre afin de garantir la livraison en temps voulu des projets, des fonctionnalités, des corrections de bogues et des améliorations de l’infrastructure dans plusieurs environnements de production.
• Collaborer avec les parties prenantes des Données et Intelligence artificielle (architectes de solutions, ingénieurs de données, scientifiques des données, analystes, chefs techniques, propriétaires des Produits, chefs des Produits et développeurs des plateformes) afin de lever les obstacles à la mise en œuvre et de faciliter les déploiements.
• Contribuer à l’élaboration des principaux indicateurs de rendement et à l’amélioration continue afin d’effectuer le suivi de l’efficacité, de la qualité et de la solidité opérationnelle des livraisons.

7) Mentorat et renforcement des compétences (attentes des cadres supérieurs)

• Encadrer et conseiller les assistants-développeurs de la plateforme en ce qui concerne les meilleures pratiques en matière de développement et d’exploitation, de modèles d’automatisation et de qualité technique; améliorer le niveau de maturité de base de l’équipe de la plateforme.

8) Responsabilités secondaires – Soutien à l’ingénierie des données, à la qualité des données et à la science des données

• Contribuer à la conception et au développement de modèles de données, ainsi qu’au mappage des sources de données structurées et non structurées de ces modèles, lorsque la charge de travail liée à la plateforme le permet.
• Contribuer à la conception de pipelines ETL/ELT modulables et à la codification des règles commerciales qui soutiennent l’intégration des données dans le lac de données et l’entrepôt de données.
• Contribuer à l’élaboration et à l’intégration de solutions en matière de qualité des données (profilage, validation, surveillance) dans les pipelines de la plateforme.
• Soutenir le développement d’applications d’intelligence d’affaires et d’application Web (p. ex., Streamlit) ainsi que la mise en place d’applications de pointe fondées sur l’IA générative et les grands modèles de langage (GML), selon les besoins.
• Évaluer en permanence les nouvelles technologies en matière de données, d’analyse et d’intelligence artificielle, et recommander des améliorations pour renforcer les capacités de l’équipe.
• Gérer et mettre à jour la documentation technique, les procédures et les configurations des bases de données et des modèles connexes, conformément aux exigences organisationnelles.

Qualifications

Obligatoire

• Diplôme en informatique, certification technique pertinente ou expérience équivalente et proportionnelle au poste.
• Au moins cinq années d’expérience avec des responsabilités croissantes dans le domaine du développement et de l’exploitation, de l’ingénierie de plateformes ou de l’ingénierie infonuagique, et une maîtrise avérée des processus de qualité et de contrôle des processus de développement et d’exploitation.
• Solides compétences en rédaction de scripts et en automatisation (p. ex., Python) et capacité avérée à mettre en œuvre des solutions d’automatisation fiables à grande échelle.
• Connaissance pratique approfondie de SQL et expérience des concepts et des plateformes d’entrepôt de données.
• Connaissance pratique des technologies Streamlit et de GML.
• Solide expérience en matière de contrôle de version et de stratégies de fusion (p. ex., Git).
• Expérience des plateformes infonuagiques (p. ex., Microsoft Azure, AWS, GCP) et des systèmes de surveillance et de journalisation infonuagiques; la maîtrise des outils d’analyse des coûts est un atout.
• Connaissance des outils et des pratiques liés au déploiement, à la surveillance et à la fiabilité des sites.
• Excellentes compétences en communication et capacité à interagir efficacement avec ses collègues, les parties prenantes et la direction dans un environnement au rythme rapide.
• Esprit d’équipe et capacité à travailler efficacement dans un environnement dynamique axé sur le travail en équipe et l’action.
• Capacité à évaluer et à mettre en pratique des décisions de manière stratégique dans l’intérêt d’Air Canada d’abord et avant tout.
• Faire preuve de ponctualité et fiabilité pour favoriser la réussite globale de l’équipe dans un milieu trépidant.

Préférences et atouts

• Expérience des outils de conteneurisation (p. ex., Docker) et bonne compréhension des topologies et des protocoles de réseaux.
• Expérience en développement d’interface de programme d’applications (API).
• Maîtrise des outils et des plateformes de données comme Snowflake, Databricks, Talend et Azure Data Factory.
• Connaissance pratique de la plateforme de gouvernance des données de Collibra, un atout.
• Expérience dans l’utilisation d’outils de codage assistés par l’IA (p. ex., Cursor, GitHub Copilot, Claude Code), un atout.

Conditions d’emploi :

Les candidats doivent être admissibles à travailler dans le pays concerné au moment où une offre d’emploi est présentée et sont responsables de l’obtention des permis de travail, visas ou autres autorisations nécessaires. La preuve de l’admissibilité doit être fournie avant la date de début.

Exigences Linguistiques

À compétences égales, la préférence sera accordée aux candidats bilingues.

Diversité et inclusion

Air Canada est résolument engagée en faveur de la diversité et de l’inclusion et vise à créer un milieu de travail sain, accessible et gratifiant qui met en valeur la contribution unique de nos employés au succès de notre entreprise.

En tant qu'employeur qui garantit l'égalité d'accès à l'emploi, nous encourageons les candidatures les plus diverses afin de pouvoir nous doter d’un effectif varié et représentatif de nos clients et des communautés où nous vivons et offrons nos services.

Air Canada remercie tous les candidats de leur intérêt, mais seules les personnes sélectionnées pour une entrevue seront contactées.