Conseiller en architecture de solutions (CAS), Lévis

Responsabilités

Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont : Identifier et décrire les capacités fonctionnelles requises pour supporter les besoins d’affaires exprimés. Déterminer les applications qui seront utilisées et les impacts dans les solutions retenues. Élaborer les orientationsTI pour les solutions retenues.Réaliser des dossiers d’architecture de solutions, incluant la couverture des requis non-fonctionnels. Collaborer étroitement avec l’escouade ou l’équipe projet dans le processus de conception de solutions. Décrire les solutions sous forme de schémas d’architecture. Élaborer la stratégie de transition, de cohabitation, de conversion et de délestage lorsque requis.Communiquerà différents auditoires (analystes d’affaire, analystes fonctionnels, développeurs, conseillers en architecture de solutions, scrum masters, chargés de livraison, gestionnaires). Connaître et appliquer les normes et les standards en vigueur afin de concevoir des solutions conformes respectant les orientations.Profil recherché

Détenir un baccalauréat en informatique ou démontrer une équivalence. Avoir huit (8) années d’expérience dans un rôle similaire. Avoir la capacité de gérer les priorités, de planifier et organiser son travail. Démontrer excellentes aptitudes à la communication verbale et écrite, etd’adaptation à l’auditoire.Être en mesure d'escalader prestement les problématiques qui ne peuvent se résoudre à son niveau. Posséder de l’expérience significative en tant que conseiller en architecte d’intégration et/ou en tant que conseiller en architecte de solutions d'Intelligence d'Affaires (BI/Analytics –moderne).Avoir une connaissance des architectures Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse, des pratiques DataOps, DevOps, intégration continue (CI/CD). Connaître les principes de gouvernance des données. Avoir une connaissance de la sécurisation des données et de la conformité (ex. : confidentialité, qualité, catalogue) et de l’intégration et du traitement de la donnée (ETL/ELT avec outils modernes, modélisation de données, orchestration et optimisation de pipeline).Démontrer une bonne connaissance de l’analytique avancée (ML, IA, modèles prédictifs). Comprendre les environnements Python, R, Spark (un atout important). Maîtriser un ou plusieurs référentiels d’architecture et la notation Archimate. Connaître les produits PowerBI, MFT, Denodo, AzureDevOps.Avoir une connaissance des plateformes infonuagiques et plus précisément Azure Databricks, Azure Fabric, Azure Data Factory, Azure Synapse et Azure ML.

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