Junior Data Engineer — Web Scraping & Pipelines Montreal, QC · On-site (4 days) / Remote (1 day) · Full-Time · $65,000 – $75,000 CAD

About Master Art Index Master Art Index (MAI) is building the definitive intelligence layer for the global art market. We develop AI-driven valuation models, structured databases, and financial-grade data infrastructure for blue-chip modern and contemporary artworks. Our platform sits at the intersection of finance, technology, and art — enabling institutional-quality analysis in one of the world’s most opaque asset classes. We are a lean, cross-functional team of AI engineers, computer vision specialists, product managers, and full-stack developers. We move fast, value ownership, and build things that don’t yet exist.

The Role We’re looking for someone who can confidently use Python and SQL to build and maintain the scrapers that power MAI. Your job is to collect publicly available art market data from the web, clean and standardize it, and store it reliably in our database. You’ll own these pipelines end to end and keep them running smoothly as we grow. This is a hands-on, high-ownership role. Some of the infrastructure is already built — you’ll extend it and keep it healthy. You’ll work closely with our AI engineers, computer vision engineer, product manager, and full-stack developers, reporting to the Head of AI Engineering. If you’ve built scrapers, wrangled messy data, and are comfortable with Python and SQL, we’d like to hear from you — even if your background or job title hasn’t traditionally been in data engineering. Strong backend developers and recent graduates with the right skills are welcome to apply.

What You’ll Do – Build and maintain scrapers that collect publicly available art market data from web sources using Python (e.g. Scrapy, BeautifulSoup, Playwright, or Selenium). – Clean, transform, and standardize messy, inconsistent real-world data so it’s ready for use. – Store the cleaned data reliably in our PostgreSQL database — designing sensible schemas and writing efficient queries. – Keep the pipelines running: schedule jobs, monitor for failures, and keep the data fresh. – Apply basic data quality checks and validation so the data downstream teams rely on stays accurate.

What We’re Looking For – 2+ years of experience writing Python for real-world tasks — or a recent graduate with strong, demonstrable Python skills. – Comfortable with SQL and relational databases (PostgreSQL a plus): writing queries and designing simple schemas. – Experience (personal projects count) building web scrapers and handling messy, inconsistent data. – A practical, self-directed approach — you’re comfortable owning a task from start to finish.

Nice to Have – Experience scheduling or orchestrating pipelines (cron, Apache Airflow, AWS EventBridge, or equivalent). – Hands-on AWS experience (Lambda, EC2, S3, RDS). – Familiarity with containerization (Docker) or infrastructure-as-code (Terraform, AWS CDK). – Familiarity with ETL/ELT tooling (dbt, AWS Glue, or equivalent). – Exposure to art market platforms (Christie’s, Sotheby’s, Artsy, Artnet) or how auction and gallery data is structured. – An interest in the art world, collectibles, or alternative asset markets.

What We Offer – A genuinely hard, technically interesting problem — art market data is sparse, inconsistent, and largely unstructured. – High ownership from day one on infrastructure that is already in use and growing. – A lean, senior cross-functional team: no bureaucracy, fast decisions, direct access to leadership. – Proximity to cutting-edge AI and computer vision work applied to a non-commoditized domain. – Flexible Friday remote work with four collaborative in-office days in Montreal. – Competitive base compensation: $65,000 – $75,000 CAD, commensurate with experience.

VERSION EN FRANCAIS

Ingénieur(e) de données Junior — Scraping web & pipelines Montréal (QC) · Présentiel (4 jours) / Télétravail (1 jour) · Temps plein · 65 000 $ – 75 000 $ CA

À propos de Master Art Index Master Art Index (MAI) construit la couche d’intelligence de référence pour le marché mondial de l’art. Nous développons des modèles d’évaluation fondés sur l’intelligence artificielle, des bases de données structurées et des infrastructures de données de qualité institutionnelle pour les œuvres majeures d’art moderne et contemporain. Notre plateforme se situe à l’intersection de la finance, de la technologie et de l’art, permettant des analyses de niveau institutionnel dans l’une des classes d’actifs les plus opaques au monde. Nous sommes une équipe pluridisciplinaire et agile composée d’ingénieurs en IA, de spécialistes en vision par ordinateur, de chefs de produit et de développeurs full-stack. Nous avançons rapidement, valorisons l’autonomie et construisons des solutions qui n’existent pas encore.

Le poste Nous recherchons une personne capable d’utiliser Python et SQL avec aisance pour concevoir et maintenir les scrapers qui alimentent MAI. Votre rôle consistera à collecter des données publiques sur le marché de l’art à partir du web, à les nettoyer et à les normaliser, puis à les stocker de façon fiable dans notre base de données. Vous serez responsable de ces pipelines de bout en bout et veillerez à leur bon fonctionnement à mesure que nous grandissons. Il s’agit d’un poste concret, à forte responsabilité. Une partie de l’infrastructure est déjà en place — vous la ferez évoluer et en assurerez la fiabilité. Vous collaborerez étroitement avec nos ingénieurs IA, notre ingénieur en vision par ordinateur, notre chef de produit et nos développeurs full-stack, sous la supervision du Responsable de l’Ingénierie IA. Si vous avez déjà conçu des scrapers, dompté des données désordonnées et que vous êtes à l’aise avec Python et SQL, votre candidature nous intéresse — même si votre parcours ou votre titre n’a pas traditionnellement relevé de l’ingénierie des données. Les développeurs backend expérimentés et les jeunes diplômés possédant les compétences requises sont les bienvenus.

Vos responsabilités – Concevoir et maintenir des scrapers qui collectent des données publiques du marché de l’art à partir de sources web, en Python (p. ex. Scrapy, BeautifulSoup, Playwright ou Selenium). – Nettoyer, transformer et normaliser des données réelles hétérogènes et imparfaites pour les rendre exploitables. – Stocker les données nettoyées de façon fiable dans notre base PostgreSQL — en concevant des schémas cohérents et en rédigeant des requêtes efficaces. – Assurer le bon fonctionnement des pipelines : planifier les tâches, surveiller les défaillances et maintenir la fraîcheur des données. – Appliquer des contrôles de qualité et des règles de validation de base afin de garantir l’exactitude des données utilisées en aval.

Profil recherché – 2 ans ou plus d’expérience en Python sur des tâches concrètes — ou jeune diplômé(e) démontrant de solides compétences en Python. – À l’aise avec SQL et les bases de données relationnelles (PostgreSQL un atout) : rédaction de requêtes et conception de schémas simples. – Expérience (les projets personnels comptent) dans la conception de scrapers web et le traitement de données désordonnées. – Une approche pratique et autonome — vous êtes à l’aise pour mener une tâche du début à la fin.

Atouts appréciés – Expérience de la planification ou de l’orchestration de pipelines (cron, Apache Airflow, AWS EventBridge ou équivalent). – Expérience pratique d’AWS (Lambda, EC2, S3, RDS). – Familiarité avec la conteneurisation (Docker) ou l’Infrastructure as Code (Terraform, AWS CDK). – Familiarité avec les outils ETL/ELT (dbt, AWS Glue ou équivalent). – Connaissance des plateformes du marché de l’art (Christie’s, Sotheby’s, Artsy, Artnet) ou de la structuration des données de ventes et de galeries. – Un intérêt pour le monde de l’art, les objets de collection ou les actifs alternatifs.

Ce que nous offrons – Un problème réellement difficile et techniquement stimulant : les données du marché de l’art sont rares, incohérentes et largement non structurées. – Une forte autonomie dès le premier jour sur une infrastructure déjà utilisée et en pleine croissance. – Une équipe réduite et expérimentée, sans bureaucratie, avec des décisions rapides et un accès direct à la direction. – Une proximité avec des travaux de pointe en IA et en vision par ordinateur appliqués à un secteur non standardisé. – Télétravail flexible le vendredi et quatre jours collaboratifs au bureau à Montréal.

• Une rémunération compétitive de 65 000 $ à 75 000 $ CA, selon l’expérience.