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Le/la Développeur(se) BI senior contribue au développement des capacités de Groupe Touchette en matière de données et d’analytique en concevant, développant et soutenant des solutions évolutives d’intelligence d’affaires, d’entrepôt de données (Data Warehouse) et de plateformes de données modernes à l’échelle de l’entreprise.
Agissant à titre d’expert(e) technique senior, il/elle collabore étroitement avec les analystes d’affaires, les équipes de données, les architectes, les équipes applicatives et les parties prenantes afin de traduire les besoins d’affaires en solutions de données fiables et évolutives.
Le rôle est notamment responsable de l’intégration des données, du développement ETL/ELT, de la modélisation dimensionnelle, de la transformation, de la qualité des données, de l’optimisation des performances et de la livraison de jeux de données fiables soutenant les activités de reporting et d’analytique de l’entreprise.
Responsabilités
- Traduire les besoins d’affaires et fonctionnels en spécifications techniques, modèles de données, pipelines d’intégration et solutions de données évolutives.
- Concevoir, développer, maintenir et optimiser les solutions d’entreprise de Data Warehouse, Data Mart et Lakehouse.
- Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données dimensionnels, incluant les tables de faits, dimensions, hiérarchies, niveaux de granularité et stratégies de gestion des données historiques.
- Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT robustes permettant l’extraction, la transformation, la validation et l’intégration de données provenant de multiples systèmes d’entreprise.
- Développer des intégrations à l’aide de technologies telles que SSIS, Azure Data Factory, Python, API, CI-DS ou des plateformes comparables d’intégration et d’orchestration de données.
- Travailler avec des technologies modernes d’ingestion et d’orchestration telles que ADF, Airflow, Fivetran, Databricks, Microsoft Fabric ou des plateformes équivalentes.
- Intégrer des données provenant de bases de données, API, fichiers, applications SaaS, plateformes infonuagiques et systèmes opérationnels.
- Développer des jeux de données optimisés et des modèles sémantiques pour soutenir le reporting Power BI et l’analytique en libre-service.
- Rédiger, réviser et optimiser des requêtes complexes SQL et T-SQL, des procédures stockées, des vues et la logique de transformation.
- Utiliser Python pour le traitement, l’automatisation, la validation et l’intégration des données ainsi que les activités d’ingénierie de données.
- Mettre en œuvre des stratégies appropriées de chargement complet, incrémental, CDC, traitement delta et gestion des données historiques.
- Effectuer le profilage, la réconciliation et la validation des données ainsi que l’analyse des causes fondamentales entre les systèmes sources, les plateformes de données et les couches de reporting.
- Identifier et résoudre les enjeux liés à la qualité des données, aux intégrations, aux pipelines, aux performances et aux environnements de production.
- Contribuer aux architectures en couches telles que Bronze, Silver et Gold, en assurant une séparation claire entre l’ingestion, la transformation et la consommation des données.
- Contribuer à l’établissement de standards en matière de modélisation, nomenclature, développement, contrôle de versions, déploiement, documentation, surveillance et soutien.
- Soutenir les initiatives de gouvernance liées à la qualité des données, aux métadonnées, au lignage, aux définitions et aux données d’entreprise fiables.
- Participer aux revues de code, à la conception des solutions, aux tests, aux déploiements, au soutien en production et à la documentation technique.
- Accompagner les autres développeurs par l’entremise de revues techniques, du partage de connaissances et des meilleures pratiques de développement.
- Identifier continuellement des opportunités permettant d’améliorer l’évolutivité, la maintenabilité, l’automatisation, l’observabilité et la performance des solutions.
Facteurs de succès
- 5 à 8 ans d’expérience en intelligence d’affaires, Data Warehousing, ingénierie de données, intégration de données ou domaine connexe.
- Diplôme universitaire ou collégial en informatique, technologies de l’information, ingénierie de données ou domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente.
- Solide expertise de Microsoft SQL Server et T-SQL, incluant les requêtes complexes, procédures stockées, optimisation des performances et des requêtes.
- Solide expérience pratique dans la conception et le développement de pipelines ETL/ELT et de solutions d’intégration de données d’entreprise.
- Solide expérience avec SSIS ou des technologies comparables d’intégration de données.
- Expérience pratique avec au moins une technologie moderne d’ingestion ou d’orchestration telle que Azure Data Factory, Airflow, Fivetran, Databricks ou Microsoft Fabric.
- Expérience pratique avec Python pour l’ingénierie, l’automatisation, la transformation ou la qualité des données.
- Solide compréhension des architectures Data Warehouse et de la modélisation dimensionnelle, incluant les faits, dimensions, niveaux de granularité, dimensions à évolution lente et gestion des données historiques.
- Compréhension des architectures Lakehouse et des modèles de données en couches, notamment les concepts Bronze, Silver et Gold.
- Solide expérience dans le développement de jeux de données, de modèles sémantiques et de solutions analytiques avec Power BI.
- Expérience en intégration de données provenant de bases de données relationnelles, API, fichiers, applications SaaS et autres systèmes d’entreprise.
- Bonne maîtrise du traitement par lots, des chargements incrémentaux, du CDC, de l’ordonnancement, de l’orchestration, de la gestion des dépendances, des erreurs, de la surveillance et de la récupération.
- Bonne compréhension des principes de qualité, validation, réconciliation, métadonnées et lignage des données.
- Expérience avec Git ou une autre plateforme de contrôle de versions ainsi qu’avec des pratiques structurées de développement, de revue de code et de déploiement.
- Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes, avec la capacité d’investiguer les enjeux de la source jusqu’au reporting.
- Capacité à prendre en charge de façon autonome des livrables techniques tout en collaborant efficacement avec les équipes techniques et d’affaires.
- Excellentes habiletés de communication et capacité à vulgariser des concepts techniques auprès de différents interlocuteurs.
- Autonomie, proactivité, rigueur et capacité à gérer plusieurs priorités.
Atouts
- Connaissance de SAP S/4HANA, SAP HANA, CDS Views, BODS ou CI-DS.
- Expérience avec Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Microsoft Fabric ou d’autres technologies Lakehouse modernes.
- Expérience dans le développement ou l’utilisation d’API REST et l’intégration de plateformes SaaS ou externes.
- Expérience avec des solutions d’ordonnancement et d’orchestration d’entreprise, le CI/CD et les déploiements automatisés.
- Expérience avec des catalogues de données, la gestion des métadonnées, le lignage ou des plateformes de gouvernance des données.
- Expérience avec SSRS ou SSAS dans des environnements où les solutions Microsoft BI traditionnelles sont toujours utilisées.
Les candidats interviewés recevront une mise à jour dans les 45 jours suivant leur entretien final.
Nous pouvons utiliser des outils assistés par l’intelligence artificielle à certaines étapes du processus de recrutement; toutes les décisions finales sont prises par notre équipe de recrutement.
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The Senior BI Developer contributes to Groupe Touchette's data and analytics capabilities by designing, developing, and supporting scalable enterprise Business Intelligence, Data Warehouse, and modern data platform solutions.
Acting as a senior technical contributor, the incumbent works closely with business analysts, data teams, architects, application teams, and business stakeholders to translate business requirements into reliable and scalable data solutions.
The role is responsible for data integration, ETL/ELT development, dimensional modeling, transformation, data quality, performance optimization, and delivery of trusted datasets supporting enterprise reporting and analytics.
Responsibilities
- Translate business and functional requirements into technical specifications, data models, integration pipelines, and scalable data solutions.
- Design, develop, maintain, and optimize enterprise Data Warehouse, Data Mart, and Lakehouse solutions.
- Design and implement dimensional data models, including facts, dimensions, hierarchies, grain, and historical-data strategies.
- Design and develop robust ETL/ELT pipelines for extracting, transforming, validating, and integrating data from multiple enterprise systems.
- Develop integrations using technologies such as SSIS, Azure Data Factory, Python, APIs, CI-DS, or comparable data integration and orchestration platforms.
- Work with modern ingestion and orchestration technologies such as ADF, Airflow, Fivetran, Databricks, Microsoft Fabric, or equivalent platforms.
- Integrate data from databases, APIs, files, SaaS applications, cloud platforms, and enterprise operational systems.
- Develop optimized datasets and semantic models supporting Power BI reporting and self-service analytics.
- Write, review, and optimize complex SQL and T-SQL, stored procedures, views, and transformation logic.
- Use Python for data processing, automation, validation, integration, and engineering workflows.
- Implement appropriate full-load, incremental-load, CDC, delta-processing, and historical-data management strategies.
- Perform data profiling, reconciliation, validation, and root-cause analysis across source systems, data platforms, and reporting layers.
- Identify and resolve data quality, integration, pipeline, performance, and production issues.
- Contribute to layered architecture patterns such as Bronze, Silver, and Gold, ensuring clear separation between ingestion, transformation, and consumption layers.
- Contribute to standards for data modeling, naming, development, source control, deployment, documentation, monitoring, and support.
- Support data governance initiatives related to data quality, metadata, lineage, definitions, and trusted enterprise data.
- Participate in code reviews, solution-design discussions, testing, deployment, production support, and technical documentation.
- Guide and support other developers through technical reviews, knowledge sharing, and development best practices.
- Continuously identify opportunities to improve scalability, maintainability, automation, observability, and performance.
Success Factors
- 5–8 years of experience in Business Intelligence, Data Warehousing, Data Engineering, Data Integration, or a related field.
- University or college degree in Computer Science, Information Technology, Data Engineering, or a related discipline, or equivalent professional experience.
- Strong expertise with Microsoft SQL Server and T-SQL, including complex querying, stored procedures, performance tuning, and query optimization.
- Strong hands-on experience designing and developing ETL/ELT pipelines and enterprise data integration solutions.
- Strong experience with SSIS or comparable enterprise data integration technologies.
- Hands-on experience with at least one modern ingestion or orchestration technology such as Azure Data Factory, Airflow, Fivetran, Databricks, Microsoft Fabric, or equivalent.
- Practical experience with Python for data engineering, automation, transformation, or data-quality use cases.
- Strong understanding of Data Warehouse architecture and dimensional modeling, including fact and dimension design, grain, slowly changing dimensions, and historical-data management.
- Understanding of Lakehouse architectures and layered data patterns, including Bronze, Silver, and Gold concepts.
- Strong experience developing datasets, semantic models, and analytics solutions using Power BI.
- Experience integrating data from relational databases, APIs, files, SaaS applications, and other enterprise systems.
- Strong understanding of batch processing, incremental loading, CDC, scheduling, orchestration, dependency management, error handling, monitoring, and recovery.
- Strong understanding of data quality, validation, reconciliation, metadata, and lineage principles.
- Experience with Git or another source-control platform and structured development, code-review, and deployment practices.
- Strong analytical and troubleshooting skills with the ability to investigate issues from source through ingestion, transformation, and reporting.
- Ability to independently own technical deliverables while collaborating effectively across technical and business teams.
- Strong communication skills and the ability to explain technical concepts clearly to technical and non-technical stakeholders.
- Proactive, detail-oriented, and capable of managing multiple priorities.
Assets
- Knowledge of SAP S/4HANA, SAP HANA, CDS Views, BODS, or CI-DS is good to have.
- Experience with Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Microsoft Fabric, or other modern Lakehouse technologies.
- Experience developing or consuming REST APIs and integrating SaaS or external platforms.
- Experience with enterprise scheduling, orchestration, CI/CD, and automated deployment.
- Experience with data catalog, metadata-management, lineage, or enterprise data-governance platforms.
- Experience with SSRS or SSAS in environments where legacy Microsoft BI solutions remain in use.
- Bilingualism required: Proficiency in English is necessary due to frequent interactions with predominantly English-speaking pan-Canadian partners. This language is frequently used in both written and verbal communications. An advanced level is required.
Interviewed candidates will receive an update within 45 days following their final interview.
AI-assisted tools may be used at certain stages of the recruitment process; all final decisions are made by our recruitment team.