Shelton - Génie des données - Direction - Génie des données

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À Subway, nous ne restons pas immobiles. Nous construisons.

C’est une entreprise axée sur ce qui compte le plus : augmenter la rentabilité des franchisés, renforcer notre marque et créer de la valeur à long terme. Les personnes qui prospèrent ici sont celles qui veulent avoir un réel impact.

Tu ne feras pas seulement le travail. Tu vas le façonner.

Nous bougeons vite. Nous pensons comme des propriétaires. Nous prenons des décisions qui comptent. Nous nous tenons à des normes élevées parce que ce que nous faisons a un impact direct sur des milliers de franchisés à travers le monde.

Si vous apportez de l’énergie, de la responsabilité et un biais d’action, vous vous intégrerez parfaitement.

Nous prenons le travail au sérieux, mais nous savons aussi que les meilleurs résultats viennent des équipes qui se soutiennent mutuellement, célèbrent leurs victoires et se présentent prêtes à bâtir quelque chose de meilleur chaque jour.

C’est votre chance de faire partie de ce qui s’en vient.

À propos du poste :

Le directeur de l’ingénierie des données est responsable de la conception, du développement et de l’exploitation des plateformes et pipelines d’ingénierie des données d’entreprise qui soutiennent l’analytique, les rapports, les produits de données et la consommation en aval. Ce rôle assure l’exécution de la livraison, la fiabilité et la scalabilité des systèmes de données tout en assurant l’alignement avec les normes d’architecture d’entreprise, de sécurité et de gouvernance. Le directeur dirige les équipes d’ingénierie des données et collabore étroitement avec les leaders des produits de données, de l’analytique, des plateformes et de la sécurité afin de permettre des données fiables, opportunes et accessibles à travers l’organisation

Les responsabilités incluent, sans s’y limiter :

Ingénierie et architecture des plateformes de données

• Posséder la conception, le développement et les opérations de la plateforme d’ingénierie des données d’entreprise de Subway sur AWS Databricks, y compris la stratégie de migration depuis l’environnement Amazon Redshift existant.
• Dirigez la livraison des pipelines Medallion Architecture (Bronze / Argent / Or) dans tous les domaines QSR — Restauration, Ventes, Stock, Clients, Marketing et Chaîne d’approvisionnement.
• Superviser le développement de Delta Live Tables, des pipelines batch et de streaming, ainsi que des flux de travail d’ingénierie de fonctionnalités à travers Databricks et Microsoft Fabric.
• Architecturer et livrer une plateforme de données en libre-service tirant parti du catalogue Unity, de la gouvernance RBAC/ABAC et de l’interopérabilité Delta/Iceberg afin de permettre aux équipes de domaine de construire et de consommer de manière indépendante des produits de données fiables.
• Définir et exécuter la feuille de route pour la migration de plateforme — en passant progressivement des charges de travail de Redshift à Databricks/Snowflake avec un minimum de perturbations d’affaires.
• Collaborer avec l’architecte des données d’entreprise et de l’IA pour mettre en œuvre et faire évoluer une architecture de maillage de données, permettant aux équipes de domaine de posséder et de publier des produits de données certifiés.

DataOps et fiabilité de la plateforme

• Favoriser l’adoption des pratiques DataOps, incluant CI/CD pour les pipelines de données, les tests automatisés, l’application des contrats de données et l’observabilité des pipelines.
• Assurez-vous de la fiabilité de la plateforme, du respect des SLA et de la gestion proactive des incidents pour tous les pipelines de données de production et produits de données.
• Implémentez la gestion de l’infrastructure en tant que code et de l’environnement pour les espaces de travail, clusters et orchestration de tâches Databricks.
• Établir des processus d’appel, des runbooks et des chemins d’escalade pour les incidents de plateforme de données de niveau 1, visant ≤99,5% de disponibilité du pipeline.

Qualité des données, gouvernance et observabilité

• Définir et faire respecter les normes de qualité des données et les SLA dans tous les pipelines d’ingénierie et produits analytiques — en partenariat avec la fonction de gouvernance des données et les propriétaires de produits de données.
• Mettez en place des cadres d’observabilité des données (par exemple, Monte Carlo, Databricks Lakehouse Monitoring) pour détecter et résoudre de manière proactive les problèmes de fraîcheur, d’exhaustivité et de précision des données avant qu’ils n’affectent les décisions d’affaires.
• Collaborer avec l’équipe de gouvernance des données pour s’assurer que les pipelines et produits de données sont catalogués, suivis par la lignée et classifiés dans le catalogue Unity et/ou Microsoft Champview.
• Promouvoir la gestion des métadonnées et l’application des contrats de données comme des pratiques d’ingénierie de premier ordre sur toute la plateforme.

Partenariat interfonctionnel

• Collaborez avec les gestionnaires de produits de données pour traduire les résultats d’affaires en priorités d’ingénierie et en plans de livraison.
• Permettre aux équipes d’analytique, de BI et de science des données disposer d’actifs de données de haute qualité et bien modélisés qui accélèrent la génération d’informations.
• Communiquez la santé de la plateforme, les compromis et l’état de la livraison aux parties prenantes d’affaires et technologiques par le biais de forums réguliers et de reportages.

Engagement des parties prenantes et planification stratégique

• Agir comme principal partenaire d’ingénierie des données pour les leaders de produit et de domaine — traduisant les besoins d’affaires en solutions de données conçues et évolutives.
• Diriger les relations avec les fournisseurs et participer aux évaluations technologiques, aux appels d’offres et aux négociations de contrats pour les outils et services de la plateforme de données (Databricks, Snowflake, dbt, Fivetran, etc.).
• Gérez le budget d’ingénierie des données — y compris les coûts d’infrastructure cloud (AWS, Azure), les licences d’outils, la consommation des DBU et les dépenses des sous-traitants.
• Élaborer et présenter des feuilles de route technologiques trimestrielles à la haute direction, en alignant les investissements de plateforme sur les données d’entreprise et la stratégie d’IA.
• Collaborer de façon interfonctionnelle avec l’ingénierie des applications, la sécurité de l’information et l’architecture d’entreprise afin d’assurer l’alignement de la plateforme avec les normes d’entreprise.

Leadership d’équipe et développement des talents

• Dirigez et développez des gestionnaires, des prospects et des ingénieurs de données seniors à travers les modèles de livraison à terre et à l’étranger.
• Fixez des objectifs clairs, des attentes de performance et des normes de livraison alignés sur les OKR organisationnels.
• Développez une forte capacité d’ingénierie grâce à l’embauche, au coaching et au développement de carrière — en faisant passer l’équipe à 10 à 20+ ingénieurs (ETP et contractuels).
• Établir des normes d’ingénierie, des pratiques de revue de code et une culture d’amélioration continue et d’excellence technique.
• Favoriser une culture d’appropriation, de fiabilité et d’amélioration continue au sein de la fonction d’ingénierie des données.

Performance & Optimisation

• Définissez et suivez les indicateurs clés de performance (KPI), y compris la fiabilité du pipeline, la fraîcheur des données, le respect des SLA et l’efficacité des coûts.
• Favoriser l’excellence opérationnelle, l’automatisation et l’optimisation des coûts sur toutes les plateformes et infrastructures de données.
• Soutenir l’analyse des incidents et les améliorations préventives afin d’élever continuellement le niveau de fiabilité.

Qualifications (quelques exemples ci-dessous) :

• Solide expérience à la tête d’équipes et de plateformes d’ingénierie des données dans une organisation à l’avant-garde technologique.
• Compréhension approfondie des architectures de données modernes — plateformes de données cloud, traitement par lots/flux, lakehouse et data mesh.
• De l’expérience en équilibrant la rapidité de livraison avec la gouvernance, la fiabilité et l’évolutivité dans des environnements complexes.
• Capacité à influencer les fonctions produit, analytique, plateforme et sécurité.
• Compétences éprouvées en leadership humain, gestion de la livraison et gestion des fournisseurs.
• Solides compétences en communication et présence exécutive; à l’aise de présenter devant les parties prenantes de la haute direction.
• Expert en SQL, Python et PySpark; la connaissance pratique de Scala est un plus.
• Compétent avec les outils d’orchestration (Databricks Workflows, Airflow, Azure Data Factory).
• Expérience avec des outils de qualité et d’observabilité des données (Great Expectations, Monte Carlo, Soda, ou équivalent).
• Familiarité avec dbt, Fivetran/Airbyte ou des frameworks ELT similaires.
• Connaissance pratique de l’Infrastructure-as-Code (Terraform, Pulumi ou ARM/Bicep).
• Baccalauréat requis (informatique, génie, données, systèmes d’information ou domaine connexe).
• Diplôme avancé (maîtrise ou MBA) préféré.
• 8 à 12 ans d’expérience en ingénierie des données ou dans des rôles de plateformes adjacentes.
• 3 à 5 ans d’expérience à la tête d’équipes ou de capacités de données à l’échelle de l’entreprise.
• Expérience démontrée dans la livraison de plateformes de données de qualité production sur Databricks (fortement recommandé), Snowflake et/ou Amazon Redshift.
• Expérimentez l’exploitation de plateformes de données distribuées basées sur le cloud à l’échelle des entreprises.
• Expérience dans des environnements d’entreprise complexes et matriciels — les secteurs des QSR, du commerce de détail, des biens de consommation de biens de consommation ou des franchises sont privilégiés.

Qualifications préférées

• Databricks Certified Data Engineer Professional ou certification équivalente.
• Expérience de la direction de migrations à grande échelle de plateformes de données (par exemple, Redshift vers Databricks, on-premises vers cloud).
• Exposition à l’ingénierie des plateformes ML/IA — magasins de fonctionnalités, service de modèles et intégration MLOps.
• Expérience avec les pratiques FinOps pour l’optimisation des coûts infonuagique et les modèles de rétrofacturation.
• Familiarité avec Microsoft Purview, Collibra ou Alation pour la gouvernance des données d’entreprise.

Qu’est-ce qu’on offre?

• Régimes d’assurance (médicaux, vie)
• Pension/401K/RSP (pays spécifique)
• Bonus compétitif
• Allocation de mobilité
• Remboursement des frais de scolarité
• Vacances d’entreprise
• Temps de bénévolat
• Et plus encore.....

Rémunération : La fourchette salariale de base pour ce poste est de 184 500 $ à 230 600 $ par année

La rémunération dans cette fourchette sera déterminée de bonne foi en fonction de facteurs liés à l’emploi, qui peuvent inclure les compétences, l’expérience, l’éducation/formation, la localisation et l’équité interne.