Master Data Management (MDM) Consultant Integration Engineer

Exigences de l’emploi

Ce qu’il vous faut :

• • Au moins 3 ans d'expérience professionnel dans la mise en œuvre et le soutien de solutions de gestion des données de référence (MDM) à l'aide de plateformes de pointe, comme Informatica IDMC (C360/B360), Profisee ou des outils SaaS MDM similaires.

  • Expérience confirmée dans le développement de l'intégration de données avec Informatica Cloud Data Integration (CDI), y compris la création de pipelines par lots, en temps réel et événementiels pour plusieurs systèmes sources.

  • Au moins 2 à 3 ans d'expérience dans l'utilisation d'Informatica Cloud Application Integration (CAI) pour l'orchestration basée sur des API, l'automatisation des processus et la synchronisation des données en temps réel entre les systèmes d'entreprise et les systèmes infonuagiques.

  • Solide expertise dans la conception d’architectures d'intégration événementielles, y compris une expérience pratique avec les systèmes de messagerie Pub/Sub, Kafka ou Azure Event Hub pour permettre l'ingestion et la propagation des données en temps quasi réel.

  • Expérience avérée de la conception et de la mise en œuvre d'intégrations basées sur des API, notamment des API REST/SOAP, des webhooks et des services API Informatica CAI pour un échange de données transparent entre les plateformes.

  • Compréhension approfondie de la qualité des données, de la gestion des métadonnées et des processus de gouvernance, notamment le profilage, l'analyse, la normalisation, la déduplication et l’enrichissement grâce à des outils comme Informatica CDQ et CDGC.

  • Expérience de la découverte, du profilage et du classement des données pour évaluer l'état actuel des actifs de données et pour définir l'intégration future et les structures MDM.

  • Capacité avérée à définir et à opérationnaliser la classification des données, les glossaires et les règles d'affaires, en garantissant la conformité avec les cadres de gouvernance des données d'entreprise.

  • Solides compétences en analyse et en résolution de problèmes, avec une expérience dans l'identification des goulots d'étranglement dans les données, l'optimisation des performances des pipelines et l'amélioration de l'extensibilité dans les environnements infonuagiques et hybrides.

  • Excellentes compétences en communication et en collaboration pour collaborer efficacement avec les architectes de données, les parties prenantes commerciales et les équipes de gouvernance dans la livraison de solutions de données d'entreprise.

  • L’anglais est exigé pour ce poste, car le ou la titulaire de ce poste est appelé à interagir régulièrement avec des parties prenantes au Canada, aux États-Unis et dans d’autres pays de notre empreinte mondiale, où l’anglais est la langue commune. En raison du volume important d'interactions avec ces parties prenantes anglophones, ce qui est intrinsèque à ce poste, une réorganisation des activités de l'entreprise n'est pas possible pour éviter cette exigence.

Points supplémentaires :

• • Expérience dans un rôle dirigeant la mesure et la surveillance pour déterminer la valeur générée et inclure l'analyse d'impact, le traçage des données, la surveillance proactive, les tableaux de bord opérationnels et la valeur commerciale.

  • Expérience dans un rôle menant des processus répétables, itératifs et standardisés pour définir comment les données doivent être gouvernées. Au minimum, les processus et procédures suivants doivent avoir été mis en pratique :

  • • Définition des domaines de données

    • Gestion du changement

    • Gérance et propriété des données

    • Résolution des conflits

    • Automatisation de la technologie

    • Communication avec les parties prenantes.

  • Expérience en matière d'exécution :

  • • Gestion des données de référence

    • Gestion des métadonnées

    • Gestion et intégration des données

    • Cycle de vie du développement des systèmes (SDLC)

    • Techniques et méthodologies de modélisation des données

    • Gestion des bases de données

    • Conception et construction technique des bases de données

    • Outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)

    • Architecture des données infonuagiques, principe de l'architecture des données

    • Traitement analytique en ligne (OLAP)

    • Processus de données

    • Principes de l'architecture de données

    • Estimation de l'architecture de données.