Senior Analyst – Microsoft Fabric Implementation

Reporting to the Manager, Analytics and Data Enablement, you will lead Microsoft Fabric–based data modeling initiatives, leveraging the medallion architecture (Bronze, Silver, Gold layers) to efficiently manage and transform data across its lifecycle. You will apply advanced analytics and integration capabilities to design, build, and maintain robust semantic models, automate end-to-end data pipelines, and ensure high-quality, trusted data assets. The candidate will require an in-depth understanding of the data structure and environment as well as the implications of insurance business processes on regulatory reporting outcomes. The candidate will also foster efficiency, bring forward creative solutions, and create awareness of opportunities to strengthen data quality and enablement across reporting initiatives. A proactive approach, strong collaboration skills, and the ability to think beyond standard approaches are expected.

Design, build and maintain semantic models (Lakehouses, Warehouses) that integrate data from multiple sources, ensuring consistency, quality, and governance. Extract, transform, and load (ETL) raw data using Fabric Dataflows, Pipelines, or T-SQL

Collaborate closely with Data Engineers, Data Analysts, and Operational Analytics teams to ensure semantic data models are effectively aligned with business requirements and scalable technical capabilities.

Implement and enhance internal data processes by automating manual workflows, optimizing data delivery, and redesigning database structures to improve efficiency and scalability.

Utilize Fabric’s integrated tools (SQL, Python, KQL, DAX, Power BI) to explore, analyze, and interpret data, answering “why” and “what next” questions rather than just “what happened”.

Build interactive dashboards, summaries, and reports in Power BI to communicate insights to stakeholders.

To convert legacy SAS/SQL processes into Microsoft Fabric data pipelines and curated datasets to enhance scalability, performance, and data delivery efficiency.

Proven expertise in building modern data platforms including data integration, semantic modeling, and scalable pipelines for delivering curated datasets.

Leverage Fabric IQ Data Agents, Copilot, and AI workflows to auto-generate DAX, summaries, and dashboards, and to explore data through natural language

La flexibilité des modalités de travail;

Des rabais d’employé (15 % sur les assurances automobile et habitation, ainsi que des rabais sur de nombreux autres produits et services);

Le programme Bureau en bonnes mains (jusqu’à 400 $ sont octroyés pour se procurer de l’équipement de bureau nécessaire à domicile);

Un programme de paiement de contrepartie pour le remboursement des prêts étudiants aux programmes gouvernementaux;

Un régime d’épargne-retraite complet prévoyant des cotisations de contrepartie de l’employeur;

Une allocation annuelle couvrant des dépenses effectuées pour améliorer sa santé et son bien-être;

Des congés personnels;

Le remboursement de droits de scolarité;

Une implication dans la vie communautaire.

Relevant du directeur principal ou de la directrice principale, optimisation orientée analytique et données, le ou la titulaire de ce poste dirigera des projets de modélisation de données basés sur Microsoft Fabric, en tirant parti de l’architecture à médaillon (couches Bronze, Argent, Or) pour gérer et transformer efficacement les données tout au long de leur cycle de vie. Cette personne mettra à profit ses capacités avancées d’analytique et d’intégration pour concevoir, construire et maintenir des modèles sémantiques robustes, automatiser des pipelines de données de bout en bout et garantir des actifs de données de haute qualité et fiables. Le ou la candidat(e) devra posséder une compréhension approfondie de la structure et de l’environnement des données ainsi que de l’incidence des processus d’assurance sur les résultats des rapports liés à la réglementation. Il ou elle favorisera l’efficacité, proposera des solutions créatives et sensibilisera autrui aux occasions de renforcer la qualité des données et leur mise en œuvre dans le cadre des projets liés aux rapports. Une approche proactive, de solides compétences en collaboration et la capacité de penser au-delà des approches standard sont attendues.

Concevoir, construire et maintenir des modèles sémantiques (lac de données et entrepôt de données) qui intègrent des données provenant de plusieurs sources, en assurant la cohérence, la qualité et la gouvernance. Extraire, transformer et charger (ETL) des données brutes en utilisant Fabric Dataflows, les pipelines ou le langage T-SQL.

Collaborer étroitement avec les ingénieurs de données, les analystes de données et les équipes d’analyse opérationnelle pour s’assurer que les modèles de données sémantiques sont efficacement alignés avec les exigences commerciales et les capacités techniques évolutives.

Mettre en œuvre et améliorer les processus internes de données en automatisant les flux des tâches manuels, en optimisant la livraison des données et en remodelant les structures de bases de données pour améliorer l’efficacité et l’évolutivité.

Utiliser les outils intégrés de Fabric (SQL, Python, KQL, DAX, Power BI) pour explorer, analyser et interpréter les données, en répondant aux questions « pourquoi » et « quelle est la prochaine étape » plutôt que juste « qu’est-ce qui s’est passé ».

Créer des tableaux de bord interactifs, des résumés et des rapports dans Power BI pour communiquer des informations aux intervenants.

Convertir les processus SAS/SQL existants en pipelines de données Microsoft Fabric et en ensembles de données organisés afin d’améliorer l’évolutivité, la performance et l’efficacité de la livraison des données.

Compétences éprouvées dans la création de plateformes de données modernes, y compris l’intégration de données, la modélisation sémantique et des pipelines évolutifs pour fournir des ensembles de données sélectionnés.

Exploiter les agents de données Fabric IQ, Copilot et les processus d’IA pour générer automatiquement du code DAX, des résumés et des tableaux de bord, et pour explorer les données par le langage naturel.

Maîtrise de Microsoft Fabric : expérience avérée dans la consolidation de jeux de données, le développement de flux de données et les blocs-notes utilisant Python afin de permettre l’élaboration de pipelines de données robustes, de flux de tâches de transformation et de solutions analytiques évolutives.

Intégration et modélisation des données : Expertise en intégration de données et modélisation sémantique, avec une base solide en modélisation dimensionnelle, en normalisation, en intégrité référentielle et en conception de schémas en étoile/flocon visant à construire des modèles bien structurés et évolutifs pour une production efficace de rapports et d’analyses décisionnelles fondés sur les données.

SQL et Python : Capacité avérée à exploiter Python dans Microsoft Fabric pour le traitement évolutif des données, l’automatisation et l’analytique avancée, ainsi que de solides compétences en SQL pour concevoir et optimiser des requêtes à haute performance à travers les couches de lac de données et d’entrepôt de données, permettant des solutions analytiques efficaces et fiables.

Compétences d’analyse et de résolution de problèmes : Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes, avec de solides compétences en communication, en collaboration et en gestion des intervenants; souci du détail avec une approche disciplinée de la qualité, des contrôles et de la documentation.

Formation et communication : Solide capacité à documenter les processus de données et à communiquer clairement les informations, tout en collaborant avec des équipes interfonctionnelles, en animant des sessions de partage des connaissances et en préparant des ressources de formation pour les intervenants afin de favoriser une adoption et une utilisation efficaces.

Gouvernance des données : Solide compréhension des principes de gouvernance des données, y compris la qualité des données, la traçabilité, la gestion des métadonnées, et connaissance d’Informatica IDMC.

Outils BI : Expérience avérée avec Power BI, particulièrement avec le développement de modèles sémantiques au sein des espaces de travail de Microsoft Fabric et de code DAX avancé pour des calculs complexes et des indicateurs clés de rendement. Connaissance de la conception de modèles de données à haute performance, l’optimisation de la performance des requêtes et la création de tableaux de bord interactifs et évolutifs qui favorisent les analyses commerciales.

Une expérience préalable en données d’assurance/actuarielles sera considérée comme un atout.

Une certification Microsoft Fabric et une expertise avérée dans la mise en place de pipelines de données et de solutions d’analyse sont considérées comme un plus.

Le Groupe Allstate du Canada dispose de politiques et de pratiques permettant d’offrir des mesures d’adaptation en milieu de travail. Si nécessaire, nous établirons avec vous les mesures qui doivent être prises pour répondre à vos besoins.

Analyse de données, communication, gouvernance des données, intégration des données, modélisation des données, Microsoft Power BI, résolution de problèmes, Python (langage de programmation), SQL (langage de requête structuré), formation.

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