Architecte de solutions

Tenez un rôle central en tant qu'Architecte de solutions

La Banque du Canada, en partenariat avec le centre d’innovation de la Banque des Règlements Internationaux (BRI) de Toronto, recherche un Architecte de solutions pour diriger le développement de solutions technologiques évolutives et performantes couvrant un large éventail de besoins en services financiers. Ce poste s'adresse à ceux qui aiment bâtir des solutions concrètes, relever des défis complexes et contribuer directement à des projets d’innovation qui façonnent l’avenir des banques centrales. Vous devrez travailler au moins quatre jours par semaine au centre d’innovation de la BRI situé au centre-ville de Toronto.

La Banque du Canada s’engage à être une banque centrale influente, dynamique, engagée et digne de confiance, mobilisée pour un Canada meilleur. Vous aurez l’occasion unique d’œuvrer au cœur même de l’économie canadienne, contribuant à un travail ayant une incidence considérable sur le bien-être économique et financier des Canadiens.

Vos responsabilités en tant qu'Architecte de solutions

Vous concevrez et livrerez des solutions novatrices fondées sur les données et les graphes pour soutenir les projets d’IA liés à la supervision, à la finance numérique et à l’innovation des banques centrales. Il s'agit d'un rôle très opérationnel, impliquant la conception de modèles de données, la création de pipelines et la préparation d’ensembles de données de grande qualité à partir de diverses sources.

Vous collaborerez étroitement avec des partenaires d’autres banques centrales, des collègues des autres centres d’innovation à l’échelle internationale et des spécialistes afin de transformer des besoins complexes en solutions de données pratiques et fiables pour la communauté mondiale des banques centrales.

• Concevoir l’architecture des systèmes et mettre en œuvre des modèles de données en vous concentrant sur les données structurées sous forme de graphes.
• Élaborer et mettre à jour des représentations en graphes des entités et de leurs relations (p. ex., propriété ou contrôle d’entreprises, flux de transactions et de paiements, dépendances entre les services) au moyen de technologies de graphes appropriées.
• Créer des pipelines de données pour importer, transformer et structurer des ensembles de données à partir d’interfaces de programmation d’application, de fichiers, de bases de données et de déclarations réglementaires aux fins d’apprentissage automatique et d’analytique.
• Définir des schémas, des identifiants, des structures de stockage et des normes de données pour les principales entités en s’appuyant sur les normes sectorielles ou réglementaires pertinentes.
• Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données ainsi que des mécanismes de journalisation, de surveillance et de gestion du lignage et des métadonnées afin d’appuyer la traçabilité, l’auditabilité et l’explicabilité des analyses et modèles d’apprentissage automatique en aval.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité et de confidentialité des données (architecture, pipelines et stockage), notamment en ce qui concerne le contrôle de l’accès, le principe de privilège minimal, le chiffrement et la manipulation sécurisée de données sensibles.
• Collaborer avec les ingénieurs en apprentissage automatique pour fournir des ensembles de données bien documentés, des variables dérivées de graphes et des vues destinées à l’entraînement.
• Rédiger des synthèses de projets présentant le champ des données, leur qualité, leurs limites et leurs implications analytiques.
• Tenir à jour la documentation technique des pipelines de données, des schémas, des modèles de graphes, des contrats de données et des règles d’accès.
• Explorer de nouvelles sources de données, de nouvelles techniques de graphes et de nouvelles normes d’intégration, et mettre ces apports à profit dans les rapports internes.
• Présenter aux leaders, aux équipes responsables des politiques et à la direction les aspects liés à la modélisation de données et à la modélisation par graphes dans les projets d’innovation.
• Concourir à la gestion des fournisseurs externes de données, des outils et des prestataires de services, notamment en définissant les spécifications techniques et les critères d’acceptation.
• Participer à des ateliers, consultations et forums externes axés sur les données.
• Conseiller, au besoin, la ou le responsable du centre.

Ce qu’il vous faut pour réussir

• Expérience dans les services financiers, les technologies financières, les cryptomonnaies, les paiements ou les environnements de supervision ou de réglementation.
• Maîtrise des langages SQL et Python.
• Connaissance des outils ETL ou ELT (extraction, transformation et chargement de données) ou des orchestrateurs de flux de travail.
• Expérience en entreposage de données, en lacs de données et en modélisation de données pour l’analytique ou l’apprentissage automatique.
• Expérience en développement d’ontologies.
• Expérience pratique en modélisation de données en graphes appliquée à des cas réels.
• Expérience dans la mise en œuvre de cas d’utilisation en apprentissage automatique (création d’ensembles de données, de variables ou de vues d’entraînement).
• Compréhension des enjeux liés à la sécurité des données, à la confidentialité et au contrôle de l’accès, en particulier pour les données financières ou réglementaires sensibles, dans des environnements infonuagiques ou modernes.
• Capacité à rédiger des documents techniques clairs et des rapports concis destinés à des publics spécialisés et non spécialisés.
• Capacité à travailler de façon autonome dans un environnement en évolution, tout en collaborant efficacement avec des équipes multidisciplinaires.

Atouts

• Expérience des ontologies ou des graphes de connaissances au moyen de technologies telles que RDF/OWL ou SHACL.
• Connaissance des normes de données ou des ontologies sectorielles en matière de déclaration réglementaire financière.
• Compréhension de la gestion des risques liés à l’IA et à l’apprentissage automatique (robustesse, biais et explicabilité des modèles), ainsi que du rôle du lignage des données et des métadonnées.
• Connaissance des plateformes de données infonuagiques et des écosystèmes modernes d’outils de données.
• Expérience de collaboration avec des fournisseurs de données tiers ou de l’évaluation de tels fournisseurs.
• Expérience acquise dans un contexte de supervision ou de réglementation, dans une banque centrale ou le secteur public.

Vos études et votre expérience

Le poste exige un diplôme d’études supérieures en informatique, en intelligence artificielle, en science des données ou dans une discipline connexe, et au moins 6 années d’expérience dans des fonctions liées à l’architecture de solutions ou à l’ingénierie des données. La personne retenue démontrera un leadership technique pratique, une expérience dans la conception et l’exploitation de pipelines de données en environnement de production, ainsi qu’une capacité à fournir une expertise et des conseils stratégiques. Une combinaison équivalente de formation et d’expérience pourra aussi être prise en compte.

La Banque recherche des candidats innovants, adaptables et curieux, capables d'apprendre de nouvelles technologies, d'analyser les données de manière critique et de simplifier les processus tout en adoptant le changement.

Key skills/competency

• Architecture de solutions
• Ingénierie des données
• Modélisation de données en graphes
• Pipelines de données
• SQL
• Python
• Sécurité des données
• Apprentissage automatique
• Services financiers
• Ontologies