Ingénieur en analyse de données – Résolution d’entités et reconstruction

• Mapping et réconciliation d’éléments du réseau électrique :
  • Identifier et aligner des éléments du réseau (noeuds, lignes, transformateurs, zones de contrôle) entre différents référentiels de données (FERC, ISOs, fournisseurs internes et externes) sans identifiant unique commun;
  • Concevoir et automatiser des pipelines de matching combinant règles métier et techniques de correspondance floue (NLP, similarité sémantique, heuristiques);
  • Évaluer, challenger et corriger la qualité des données provenant de fournisseurs externes.

• Structuration et consolidation des données :
  • Regrouper, structurer et consolider des données issues de sources hétérogènes, souvent incomplètes et incohérentes;
  • Reconstruire des relations entre des jeux de données afin d’identifier des correspondances (mapping d’entités, déduplication, alignement de structures);
  • Inférer des schémas et des structures à partir de données peu ou non documentées;
  • Dériver ou estimer certaines données manquantes à l’aide de méthodes quantitatives lorsque nécessaire.

• Automatisation et maintenabilité :
  • Automatiser l’extraction, la transformation et la mise à jour des données de manière reproductible et scalable;
  • Écrire du code clair, structuré et maintenable (Python, SQL, Git);
  • Documenter les transformations, les choix de structuration et les hypothèses utilisées.

• Compétences techniques essentielles : 
  • Solides compétences en manipulation, transformation et structuration de données complexes (Python, SQL);
  • Capacité démontrée à réconcilier des entités sans identifiant unique, à reconstruire des correspondances entre jeux de données et à résoudre des problèmes de mapping, de déduplication et d’alignement de structures;
  • Capacité à travailler avec des données incomplètes, incohérentes, contradictoires et peu structurées;
  • Capacité à comprendre, structurer et exploiter des données peu ou non documentées, incluant l’inférence de schémas et de relations entre sources;
  • Très bonne capacité d’analyse et de raisonnement sur des systèmes complexes à partir de données;
  • Capacité à investiguer, diagnostiquer et corriger des problèmes liés à la qualité des données;
  • Capacité à écrire du code clair, structuré, maintenable et reproductible (Git, versionnement, traçabilité des transformations);
  • Maîtrise fonctionnelle de l’anglais.

• Compétences fortement valorisées (différenciateurs majeurs) :
  • Expérience en entity resolution, record linkage ou matching flou appliqué à des données réelles;
  • Expérience de reconstruction de données à partir de sources fragmentées, contradictoires ou incomplètes;
  • Expérience avec des techniques de correspondance sémantique, des heuristiques de rapprochement ou des approches quantitatives appliquées au mapping d’entités;
  • Expérience avec des données issues de systèmes physiques ou industriels de grande échelle, en particulier les réseaux électriques, l’infrastructure ou l’énergie;
  • Capacité à dériver, estimer ou modéliser certaines données manquantes de manière pragmatique à l’aide de méthodes statistiques, heuristiques ou d’apprentissage automatique lorsque pertinent;
  • Expérience avec des formats de données non standards, peu documentés ou hétérogènes;
  • Expérience dans l’évaluation et la qualification de la fiabilité de fournisseurs de données externes.

• Compétences techniques optionnelles (un atout) : 
  • Connaissance des réseaux électriques ou expérience avec l’étude de systèmes complexes de grande échelle;
  • Expérience en scraping, en intégration de données externes ou en extraction automatisée;
  • Connaissance de SQL avancé;
  • Notions en statistique ou machine learning appliquée.

• Formation : 
  • Excellence académique;
  • Avoir l’un des deux (2) profils suivants : 
    • Détenir un diplôme universitaire en informatique, en génie logiciel, en mathématiques appliquées, en recherche opérationnelle, en physique, en génie électrique ou tout autre discipline jugée pertinente;
    • Détenir une expérience professionnelle pertinente minimale de trois (3) ans dans un domaine équivalent, combiné à une base solide en optimisation sous contraintes.

• Compétences relationnelles : 
  • Esprit analytique marqué et rigueur dans l’analyse et la résolution de problèmes;
  • Capacité à travailler de manière autonome sur des problèmes mal définis;
  • Capacité à collaborer efficacement avec des profils techniques;
  • Curiosité intellectuelle et intérêt pour des problématiques complexes.

• Conditions compétitives : Salaire de base compétitif avec rémunération variable basée sur la performance, ainsi que quatre (4) semaines de vacances dès l’embauche;
• Horaire typique : Quarts de travail de huit (8) heures du lundi au vendredi, horaire de jour, moyenne de quarante (40) heures par semaine;
• Perspectives d’avenir : Une opportunité clé dans un secteur en plein essor, avec un fort potentiel de développement et de rémunération;
• Avantages sociaux : Contribution de l’employeur au-dessus du marché à l’assurance collective (télémédecine comprise) et au régime de retraite;
• Mode de travail hybride : Tous les lundis, mardis et jeudis, les employés se réunissent au bureau pour favoriser la collaboration;
• Environnement de travail convivial : Poste de travail assis-debout, deux (2) à trois (3) écrans par personne, chaise et clavier ergonomiques, bureaux récemment rénovés, accès souterrain direct à partir du métro Peel, stationnement sécurisé intérieur pour vélos, salle de gym gratuite, déjeuners servis tous les lundis, mardis et jeudis, et ce n’est pas tout!;
• Culture d’entreprise dynamique : Réunions d’équipe lors des journées en présentiel, Golden Friday (½ journée de congé le dernier vendredi du mois), activités mensuelles (match des Canadiens, voyages organisés, 5@7), valorisation de l’équipe plutôt que de l’individu, taux de rétention du personnel de 98% et beaucoup plus encore!

1. Entrevue de pré-sélection téléphonique;
2. Test psychométrique en ligne;
3. Première entrevue en personne;
4. Test technique à la maison;
5. Deuxième entrevue en personne, si nécessaire.

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