Associé(e) principal(e) en automatisation de l’intelligence artificielle/Sr. Associate AI Automation Specialist

McKesson is an impact-driven, Fortune 10 company that touches virtually every aspect of healthcare. We are known for delivering insights, products, and services that make quality care more accessible and affordable. Here, we focus on the health, happiness, and well-being of you and those we serve – we care. What you do at McKesson matters. We foster a culture where you can grow, make an impact, and are empowered to bring new ideas. Together, we thrive as we shape the future of health for patients, our communities, and our people. If you want to be part of tomorrow’s health today, we want to hear from you. Description du poste À propos du poste McKesson est à la recherche d’un(e) associé(e) principal(e) en automatisation de l’IA pour concevoir et soutenir une automatisation fiable des pipelines de données infonuagiques et des flux de travail de plateforme. Vous utiliserez Python et SQL pour orchestrer les processus de données, automatiser l’infrastructure et les déploiements, ainsi que pour améliorer la qualité des données, les tests, la surveillance et la fiabilité opérationnelle. Dans ce rôle, vous collaborerez avec des ingénieurs de données, des équipes de plateforme et des partenaires d’affaires afin de fournir des solutions sécurisées, réutilisables et maintenables dans des environnements technologiques tels que Microsoft Azure, Snowflake, Databricks et Matillion. Vous documenterez également les solutions, résoudrez les problèmes liés aux pipelines et contribuerez à l’amélioration continue ainsi qu’au partage des connaissances.   Ce que vous ferez Développer et maintenir des pipelines de données automatisés, des flux de travail et des processus d’orchestration à l’aide de Python, SQL et des outils de plateforme pertinents. Concevoir des automatisations réutilisables qui prennent en charge l’ingestion, la transformation, la validation et la livraison des données dans les environnements de données infonuagiques. Mettre en œuvre des pratiques d’infrastructure en tant que code (Infrastructure as Code) et de CI/CD pour les plateformes de données, les pipelines, les configurations et les déploiements. Créer des contrôles automatisés de la qualité des données, des tests unitaires et d’intégration, des processus de surveillance, d’alerte et de reprise après défaillance. Surveiller les performances des pipelines, enquêter sur les défaillances, effectuer des analyses des causes profondes et mettre en œuvre des correctifs durables. Utiliser le contrôle de version, les révisions par les pairs, la documentation et les pratiques de déploiement versionnées afin de soutenir la reproductibilité et la conformité aux exigences d’audit. Collaborer avec les équipes d’ingénierie, d’analytique, de sécurité et les partenaires d’affaires pour traduire les exigences en solutions d’automatisation pratiques. Suivre les indicateurs opérationnels et identifier des occasions d’améliorer la fiabilité, l’évolutivité, l’efficacité et la facilité de support.   Exigences de base Plus de 2 ans d’expérience pertinente en ingénierie des données, en ingénierie de l’automatisation, en développement logiciel, en DevOps ou dans un domaine technique connexe. Expérience démontrée en programmation avec Python et SQL, acquise dans le cadre d’un emploi, de projets ou d’une expérience technique équivalente. Expérience dans la conception ou la maintenance de pipelines de données, de solutions d’automatisation des flux de travail ou d’orchestration. Expérience de l’utilisation de Git et des pratiques CI/CD pour tester, versionner et déployer du code. Connaissance pratique des tests automatisés, de la surveillance, du dépannage et des pratiques sécurisées de gestion des données. Baccalauréat en informatique, en génie, en systèmes d’information ou dans un domaine connexe, ou combinaison équivalente d’études et d’expérience.   Compétences/expérience privilégiées Expérience avec Microsoft Azure et une ou plusieurs plateformes ou technologies modernes de données, notamment Snowflake, Databricks ou Matillion. Expérience avec des technologies d’orchestration telles qu’Azure Data Factory, Databricks Workflows, Apache Airflow ou des outils comparables. Expérience de l’application de l’infrastructure en tant que code à l’aide de Terraform, Bicep, de modèles ARM ou de technologies similaires. Connaissance des cadres de qualité des données automatisés, de l’observabilité, de la journalisation, des alertes et de la surveillance des performances des pipelines. Connaissance de la modélisation dimensionnelle, des modèles ELT/ETL, des API, du format JSON et du stockage infonuagique. Expérience de travail dans des environnements de livraison Agile et de collaboration avec des équipes d’ingénierie, d’analytique, de sécurité et de gestion de produits. Connaissance des environnements technologiques réglementés, axés sur la sécurité ou à grande échelle en entreprise.   Déplacements, environnement de travail et exigences physiques Les modalités de travail et les attentes relatives à la présence au bureau seront déterminées en fonction de l’équipe assignée et des besoins de l’entreprise. Des déplacements occasionnels peuvent être requis. Ce poste exige une utilisation régulière d’un ordinateur ainsi que la participation à des réunions virtuelles ou en personne. Des mesures d’adaptation raisonnables peuvent être fournies afin de permettre aux personnes qualifiées d’exercer les fonctions essentielles du poste. ___________________________________________________________________ Sr. Associate AI Automation Specialist Job Description About the Role  McKesson is seeking a Sr. Associate AI Automation Specialist to build and support reliable automation for cloud-based data pipelines and platform workflows. You will use Python and SQL to orchestrate data processes, automate infrastructure and deployments, and improve data quality, testing, monitoring, and operational reliability.  In this role, you will collaborate with data engineers, platform teams, and business partners to deliver secure, reusable, and maintainable solutions across technologies such as Microsoft Azure, Snowflake, Databricks, and Matillion. You will also document solutions, troubleshoot pipeline issues, and contribute to continuous improvement and knowledge sharing.    What You’ll Do  Develop and maintain automated data pipelines, workflows, and orchestration processes using Python, SQL, and relevant platform tools.  Build reusable automation that supports data ingestion, transformation, validation, and delivery across cloud data environments.  Implement Infrastructure as Code and CI/CD practices for data platforms, pipelines, configurations, and deployments.  Create automated data-quality checks, unit and integration tests, monitoring, alerting, and failure-recovery processes.  Monitor pipeline performance, investigate failures, perform root-cause analysis, and implement durable fixes.  Use source control, peer review, documentation, and versioned deployment practices to support reproducibility and audit readiness.  Partner with engineering, analytics, security, and business teams to translate requirements into practical automation solutions.  Track operational measures and identify opportunities to improve reliability, scalability, efficiency, and supportability.    Basic Requirements  2+ years of relevant experience in data engineering, automation engineering, software development, DevOps, or a related technical field.  Demonstrated programming experience with Python and SQL, visible through professional work, projects, or equivalent technical experience.  Experience building or maintaining data pipelines, workflow automation, or orchestration solutions.  Experience using Git and CI/CD practices to test, version, and deploy code.  Working knowledge of automated testing, monitoring, troubleshooting, and secure data-handling practices.  Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Informati