Description de l'entreprise

Croesus fournit des solutions de gestion de patrimoine innovantes, performantes et sécurisées comprenant des systèmes de gestion de portefeuille, des outils de rééquilibrage de portefeuille ainsi que des interfaces de programmation d’applications (API). Ces solutions permettent aux professionnels de la gestion de patrimoine d’accroître leur productivité, d’améliorer les relations avec leurs clients, de prendre des décisions éclairées et de simplifier la gestion des actifs sous gestion.

La mission de Croesus est d’offrir une expérience supérieure à ses clients, utilisateurs, partenaires et employés et d’avoir un impact positif sur la communauté. Grâce à plus de 200 employés de ses bureaux de Montréal, Toronto et Genève, Croesus a remporté plusieurs prix de reconnaissance de l’industrie en tant que fournisseur de solutions de haute qualité et comme employeur remarquable.

Poste

L'expert en qualité et gouvernance de données est responsable de concevoir, implémenter et faire évoluer les mécanismes assurant la qualité, la traçabilité, la gouvernance, la sécurité et la conformité des données au sein de la plateforme de données Croesus.

Il définit les cadres de gouvernance et les implémente concrètement dans l'écosystème Databricks : configuration de Unity Catalog, règles de qualité dans les pipelines Lakeflow Spark Declarative Pipelines (SDP), observabilité des données, gestion du catalogue et des métadonnées.

Dans un contexte où l'adoption d'outils de développement assistés par l'IA accélère significativement la vélocité de production de code et d'artefacts techniques, l'expert joue un rôle clé dans l'encadrement des processus de développement. Il contribue à développer et faire respecter les standards de qualité, les conventions et les garde-fous qui assurent que les livrables (qu'ils soient produits manuellement ou avec assistance IA) respectent les exigences de fiabilité, de maintenabilité et de conformité de la plateforme.

Il travaille étroitement avec les équipes internes afin d’assurer que les données publiées dans la plateforme respectent les standards de qualité, de gouvernance et de conformité établis.

Responsabilités principales

Qualité des données

Définir et maintenir les standards de qualité des données applicables aux pipelines et aux ensembles de données de la plateforme. Implémenter des règles de validation directement dans les pipelines SDP (contraintes EXPECT, schémas, alertes) et dans les processus d'ingestion. Concevoir et maintenir des mécanismes automatisés de surveillance de la qualité des données, incluant la détection d'anomalies et le suivi de métriques clés. Participer à la revue et à la validation des modèles de données et des ensembles de données publiés, en veillant à la conformité avec les conventions du modèle canonique de données.

Gouvernance, catalogue et métadonnées

Assurer la gestion et l'évolution du catalogue de données dans Unity Catalog, incluant l’étiquetage, les descriptions et la classification des actifs de données. Maintenir et structurer les métadonnées associées aux ensembles de données, aux pipelines et aux modèles de données. Mettre en place et maintenir les mécanismes de traçabilité des données permettant de tracer l'origine et les transformations des données à travers les couches de l'architecture Medallion (Bronze, Silver, Gold). S'assurer que les ensembles de données publiés respectent les standards de documentation, de nomenclature et de gouvernance établis.

Qualité dans un contexte de développement assisté par l'IA

Identifier et évaluer les risques de qualité spécifiques au code et aux artefacts produits avec assistance IA (code non maîtrisé, volume accru, fausse confiance, dette technique accélérée). Concevoir et mettre en place des stratégies de validation adaptées à ces risques : tests automatisés ciblés, mécanismes de détection de régressions, revues orientées sur les zones à risque. Contribuer à l'évolution des processus de qualité de la plateforme pour qu'ils restent efficaces face à une vélocité de développement accrue. Assurer que les données produites et transformées par ces artefacts maintiennent le niveau de qualité et de conformité attendu, indépendamment de leur mode de production.

Collaboration et accompagnement

Collaborer avec les équipes d'ingénierie de données afin d'intégrer les contrôles de qualité et de gouvernance dans les pipelines de données. Accompagner les équipes dans l'application des bonnes pratiques de gouvernance, de qualité et de documentation. Participer à l'évolution des conventions et des standards de la plateforme en lien avec les besoins des consommateurs de données.

Profil

La langue de travail est le français, tous réunions internes se déroulent en Français. Une maîtrise du français (oral et écrit) est obligatoire.

Formation académique et expérience

Baccalauréat en informatique, génie logiciel, génie informatique, gestion de l’information ou domaine connexe. 5 à 8 ans d’expérience en gestion, gouvernance ou qualité des données. Expérience avec Databricks ou une plateforme Lakehouse équivalente. Expérience dans la mise en place de pratiques de gouvernance et de gestion de la qualité des données. Expérience en environnement SaaS ou multi-tenant (atout).

Compétences techniques et professionnelles

Compétences techniques

Bonne compréhension des architectures Lakehouse, de l'architecture Medallion (Bronze, Silver, Gold) et de Delta Lake. Expérience pratique avec Unity Catalog ou un système de gouvernance de données équivalent (catalogue, permissions, traçabilité, étiquetage). Capacité à configurer des pipelines de données et à y intégrer des contrôles de qualité. Compréhension des principes de modélisation de données (3NF, Data Vault, SCD Type 2) et capacité à valider la conformité des modèles. Connaissance des principes d'auditabilité, de traçabilité et de conformité des données.

Les Compétences Suivantes Sont Des Atouts

Familiarité avec les enjeux de qualité logicielle dans un contexte de développement assisté par l'IA (revue de code, tests automatisés, conventions) Expérience avec des outils de monitoring et d'observabilité des données (Grafana, alertes, métriques) Familiarité avec les enjeux de gouvernance des données dans un contexte IA/ML (données d'entraînement, magasin de fonctionnalités, reproductibilité) Expérience avec l'infrastructure as code (OpenTofu/Terraform) dans un contexte de plateforme de données Aptitudes personnelles

À l'aise autant dans la définition de cadres que dans l'implémentation technique concrète. Avoir une approche orientée vers les solutions et la capacité à identifier les risques tout en proposant des moyens concrets de les adresser. Forte rigueur et souci de la qualité des données et des livrables techniques. Ouverture et aptitude à intégrer des outils d'intelligence artificielle dans ses processus de travail (validation, documentation, revue, automatisation). Capacité à structurer des processus de gouvernance dans des environnements techniques complexes et en évolution rapide. Excellente capacité d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à vulgariser les enjeux de gouvernance et de conformité auprès de publics variés. Autonomie et sens des responsabilités.

Autres informations

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