Staff/Principal Engineer, Data Platform

About the role

Mistplay est l'application de fidélité n°1 pour les joueurs mobiles. Notre communauté de millions de joueurs mobiles engagés utilise Mistplay pour découvrir de nouveaux jeux et gagner des récompenses. Les joueurs sont récompensés pour le temps et l'argent qu'ils consacrent aux jeux et peuvent échanger ces récompenses contre des cartes cadeaux. Mistplay a pour mission d'être le meilleur moyen de jouer à des jeux mobiles pour tous, partout dans le monde ! Téléchargez Mistplay sur le Google Play Store ici et suivez-nous sur Instagram, Twitter et Facebook. 📍 Veuillez noter : Au Canada 🇨🇦, Mistplay suit un modèle hybride de 2 jours/semaine en bureau à Toronto (400 University Ave) & Montréal (1001 Blvd. Robert-Bourassa) Mistplay is the #1 loyalty app for mobile gamers. Our community of millions of engaged mobile gamers come to Mistplay to discover new games to play and earn rewards. Gamers are rewarded for their time and money spent within the games and can redeem those rewards for gift cards. Mistplay is on a mission to be the best way to play mobile games for everyone everywhere! Download Mistplay on the Google Play Store here and follow us on Instagram, Twitter and Facebook. 📍 Please Note: In Canada 🇨🇦, Mistplay follows a 2 days/week in-office hybrid model in Toronto (400 University Ave) & Montreal (1001 Blvd. Robert-Bourassa) English Description is Below ⬇️ Description de poste - Ingénieur principal de plateforme de données Aperçu du Rôle Relevant du directeur de la plateforme de données, l'ingénieur principal de plateforme de données est responsable de la construction et de l'exploitation des systèmes de base qui permettent un accès aux données et des analyses fiables, évolutifs et à haute vitesse dans l'ensemble de Mistplay. Ce rôle n'est pas axé sur l'analyse, mais plutôt sur l'ingénierie de systèmes de données à grande échelle. Vous serez propriétaire d'importants composants de la plateforme, contribuerez à l'orientation technique et appliquerez les meilleures pratiques qui permettent aux données de passer de l'ingestion brute à des informations fiables et de haute qualité qui génèrent un impact commercial en temps réel. Vous agirez comme un contributeur individuel solide au sein des équipes, en partenariat avec la science des données, la plateforme ML (apprentissage automatique) et le Backend (système dorsal) pour réduire la latence des données, augmenter le débit analytique et améliorer la confiance dans les données tout au long de leur cycle de vie complet. Ce que vous ferezContribuer de manière essentielle à la conception, à la construction et à l'exploitation des éléments suivants: - Infrastructure d'ingestion et de pipeline - construire et maintenir des systèmes d'ingestion évolutifs et fiables pour les sources de données par lots et en continu; mettre en œuvre l'évolution des schémas, les contrats de données et la lignée de bout en bout; contribuer à l'optimisation des calculs et des coûts dans diverses charges de travail. - Architecture d'entrepôt de données et de Lakehouse - mettre en œuvre et faire évoluer la plateforme de données analytiques de base (entrepôt, lakehouse ou hybride); appliquer des stratégies de couche de stockage, de partitionnement et de modèles d'accès; contribuer aux normes de modélisation des données, à l'optimisation des performances et à l'efficacité des coûts. - Couche de transformation et d'orchestration - construire et maintenir des pipelines de transformation évolutifs et faciles à maintenir (par exemple, dbt, Spark); mettre en œuvre l'orchestration et la gestion des dépendances; appliquer des contrats de qualité des données et des cadres de test à travers la couche de transformation. - Couche de service et d'accès aux données - mettre en œuvre des systèmes d'accès aux données à faible latence pour les consommateurs analytiques et opérationnels; appliquer des stratégies de mise en cache, de matérialisation et d'API; contribuer aux accords de niveau de service (SLAs) sur la fraîcheur, la cohérence et la performance des requêtes. - Observabilité et qualité des données - mettre en œuvre la surveillance de la qualité des données, la détection des anomalies et les vérifications de fraîcheur; contribuer aux définitions des objectifs de niveau de service (SLO) pour les données et aux pratiques opérationnelles; participer à la réponse aux incidents et aux analyses post-mortem pour la fiabilité des données. - Catalogue de données et découvrabilité - contribuer aux systèmes de gestion des métadonnées; encourager la découvrabilité, la propriété et les normes de documentation des données au sein de votre domaine; soutenir l'accès en libre-service à des actifs de données fiables et bien compris. - Outils et évolution de la plateforme - évaluer et intégrer les composants de la plateforme de données (par exemple, Spark, dbt, Airflow, Kafka, catalogues de données); contribuer aux migrations et aux améliorations de la plateforme avec une perturbation minimale pour les consom

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