Ingénieur de données/Ingénieure de données

French posting

Montréal, QC
On-site
Posted Oct 20, 2026
1 position

Opens LinkedIn

Employment type: Full-time
Experience level: Senior · 5+ years
Posting language: French
Working hours: 40 hours per week
Seniority: Associate
Application method: Direct apply is available

Job summary

Design, develop, and optimize reliable, high-performance data pipelines and platforms that collect, transform, integrate, and deliver large volumes of data. Build and maintain ETL/ELT workflows and cloud data solutions, using SQL, Python, and platforms such as Databricks or Snowflake, while collaborating with Data, Cloud, and business teams.

Job details

Chez Extia Canada, on fait du conseil autrement : performance, transparence et humain avant tout. Présents en Europe et au Canada, certifiés Great Place To Work®, on accompagne nos consultants sur des mandats à forte valeur ajoutée, dans des environnements exigeants. D’abord qui ? On cherche un Data Engineer Senior, avec une solide expérience dans la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données, capable de travailler sur des environnements manipulant de gros volumes de données. Le contexte : participer à la construction et à l’évolution de plateformes Data modernes, en combinant SQL, ETL, Cloud et technologies Data nouvelle génération comme Databricks ou Snowflake. On cherche un profil avec environ 7 ans d’expérience, alternance incluse, autonome techniquement et capable d’évoluer dans un environnement international et anglophone. Quelqu’un qui : possède une solide expérience en Data Engineering maîtrise impérativement SQL a l’habitude de traiter et transformer de gros volumes de données maîtrise au moins un outil ETL comme Talend, ODI ou équivalent possède une expérience Cloud avec Azure et/ou AWS connaît les environnements Azure Data Lake ou les services Data AWS possède une expérience avec au moins une plateforme Data moderne comme Databricks ou Snowflake maîtrise Python pour le traitement et l’automatisation des données comprend les problématiques de performance, de qualité et de fiabilité des données est capable d’évoluer dans un environnement professionnel en anglais Ensuite quoi ? Mission principale Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines et plateformes de données permettant de collecter, transformer et mettre à disposition de gros volumes de données de manière fiable et performante. Responsabilités Concevoir et développer des pipelines de données Collecter, transformer et intégrer de gros volumes de données Développer et optimiser des traitements SQL Concevoir et maintenir des flux ETL / ELT Travailler avec des outils comme Talend, ODI ou équivalent Développer des traitements et automatisations en Python Participer à la construction et à l'évolution de plateformes Data dans le Cloud Exploiter des environnements Azure Data Lake et/ou AWS Travailler avec des plateformes modernes comme Databricks ou Snowflake Optimiser les performances et la fiabilité des traitements de données Participer à l'amélioration de la qualité et de la disponibilité des données Collaborer avec les équipes Data, Cloud et métiers Profil recherché Environ 7 ans d’expérience en Data Engineering, alternance incluse Très bonne maîtrise de SQL Expérience significative dans le traitement de gros volumes de données Expérience avec au moins un outil ETL Expérience avec Talend, ODI ou technologie équivalente Expérience en environnement Cloud Azure et/ou AWS Expérience avec Databricks et/ou Snowflake Bonne maîtrise de Python Capacité à concevoir et optimiser des pipelines de données Anglais courant Compétences techniques clés SQL Python ETL / ELT Talend / ODI Databricks / Snowflake Azure Data Lake AWS Data Pipelines Traitement de gros volumes de données Cloud Data Platforms Atouts Expérience avec GCP Compétences en administration de bases de données (DBA) Expérience avec SQL Server et/ou Oracle Expérience avec Apache Spark Certification AWS Certification Azure Certification Databricks Certification Snowflake Pourquoi Extia Canada ? Certifiée Great Place To Work® Transparence sur les environnements et attentes Mandats à forte valeur ajoutée dans des contextes exigeants Accompagnement dans le développement professionnel et la montée en compétences

What you’ll do

Requirements

Requires approximately seven years of Data Engineering experience, including internships or co-op placements, strong SQL and Python skills, and experience processing large data volumes and using an ETL tool. Candidates should have experience with Azure and/or AWS, Azure Data Lake and/or AWS data services, and Databricks and/or Snowflake, as well as professional fluency in English.