Location: Remote (EST)•Type: Contract (extendable)•Status: Open
About Global Data and BI
Global Data and BI is hiring on a rolling basis for Data, BI & Analytics and ML/AI projects for large corporations. Beyond consulting services, we build production-ready business platforms and SaaS applications that leverage modern cloud technologies, data analytics, and AI capabilities. We deliver enterprise-grade solutions with certified engineers in AWS and Microsoft Azure / Power BI technologies. Our focus includes transformation projects in the financial industry, custom platform development, and our proprietary Noème suite of products. Our mission is to transform the corporate data journey from complexity to strategic clarity, ensuring data is not just collected, but leveraged to drive smarter decisions, stronger businesses, and lasting impact.
Summary
Our teams integrate into the client's operations. As a Cloud Infrastructure Engineer, you will collaborate with data engineering teams, platform engineers, product developers, and business stakeholders to build and scale the foundational cloud environment that supports both our enterprise data platforms and production SaaS applications. You will architect and maintain the infrastructure components that enable reliable, secure, and performant solutions for our clients: from data pipelines and analytics workloads to full-stack business applications.
You will work on fundamental infrastructure components including container orchestration, application deployment, cloud cost efficiency, resilience, networking, and resource orchestration. You will build self-service platforms that enable engineers to deploy rapidly and reliably with strong guardrails. You will ensure our infrastructure scales to support large-scale data processing, analytics workloads, ML/AI pipelines, and production web applications across multiple cloud environments.
What you'll do (roles & responsibilities)
Drive the cloud infrastructure strategy and execution across compute, networking, and resource orchestration, ensuring platforms scale reliably and securely
Design and implement container orchestration solutions (Kubernetes, ECS, EKS) to support data processing and analytics workloads
Build and maintain Infrastructure as Code (IaC) using Terraform, Pulumi, or similar technologies to manage multi-cloud environments (AWS, Azure)
Optimize cloud cost efficiency through capacity planning, cost attribution, and resource optimization strategies
Build next-generation self-service platforms that enable data engineers to deploy with velocity while maintaining security and reliability standards
Establish and maintain observability tools to validate changes, catch regressions, and ensure system reliability
Lead operational excellence initiatives including incident response, post-mortems, and reliability improvements
Implement and enforce cloud security best practices and compliance policies across environments
Design and manage networking architecture including VPCs, load balancing, CDN (Cloudflare), and cross-region connectivity
Collaborate with data engineering teams to optimize infrastructure for big data workloads (Spark, Databricks, data warehouses)
Participate in sustainable on-call rotation and guide teams through high-severity incidents
Establish strong engineering patterns and best practices for infrastructure development
Build automation to reduce operational toil and increase developer velocity
What you should have (Must-Haves)
Bachelor's degree required (master's an asset) in Software Engineering, Computer Science, or equivalent work experience in a technology or business environment
Minimum of 5 years of experience as a hands-on software engineer working on cloud infrastructure and distributed systems
Strong expertise in cloud platforms (AWS and/or Azure) including compute, networking, storage, and security services
Proficient in Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, CloudFormation) and managing infrastructure at scale
Experience with container orchestration platforms (Kubernetes, ECS, EKS, AKS) in production environments
Strong programming skills in Python, Go, or TypeScript with experience contributing to large codebases
Experience building CI/CD pipelines and GitOps workflows (Git, GitLab, Jenkins, GitHub Actions)
Expertise in cloud networking concepts including VPCs, subnets, security groups, load balancers, DNS, and CDN technologies
Experience with observability and monitoring tools (Prometheus, Grafana, Datadog, CloudWatch, Azure Monitor)
Demonstrated ability to optimize cloud costs through capacity planning, rightsizing, and resource efficiency
Experience with operational excellence including incident management, on-call responsibilities, and post-mortem processes
Strong understanding of security best practices for cloud environments including IAM, secrets management, and compliance
Test-driven development mindset with focus on reliability and production stability
Excellent problem-solving skills and ability to troubleshoot complex distributed systems issues
Strong communication skills with ability to collaborate across technical and non-technical teams
Proficiency in English both written and spoken
Nice-to-Haves
Experience supporting big data infrastructure (Spark, Databricks, Redshift, Snowflake, data lakes)
Experience with service mesh technologies (Istio, Linkerd) and API gateways
Knowledge of FinOps practices and cloud financial management
Experience with multi-cloud or hybrid cloud architectures
Certifications such as AWS Solutions Architect, AWS DevOps Engineer, Azure Solutions Architect
Experience with policy as code (OPA, Sentinel) and security automation
Familiarity with AI/ML infrastructure requirements and GPU workloads
Experience using AI tools to accelerate development and operational tasks
Background in Site Reliability Engineering (SRE) practices
Experience with Agile development methodologies
Work details
Location: Remote (EST timezone for all team members)
Reporting relationship: You will report to the Engineering Manager or Director of Infrastructure
Compensation
Competitive contract rates, adjusted to your local market and country of residence. Compensation is location-based and reflects regional market standards. We benchmark against leading technology companies in your country to ensure competitive, fair pay.
Our commitment to diversity, equity, and inclusion
We're committed to employment equity and encourage women, Indigenous Peoples, persons with disabilities, veterans and persons of all races, ethnicities, religions, abilities, sexual orientations, and gender identities and expressions to apply. We also welcome applications from Latin America countries, as the position is remote.
What happens after you apply
Timeline: We aim to complete our process within 2-3 weeks of application.
Step 1
Apply Submit your application. If you applied before and were not successful, you are welcome to apply again.
Step 2
Initial call (1 hour) If pre-selected, we schedule an initial conversation.
Step 3
Panel interview (1h to 1h30) If shortlisted, you meet 3 experts in your domain.
Step 4
Hiring decision If selected, we send an offer and next steps, otherwise we inform you by email.
If you don't hear back from us after application or the initial call, it means we do not pursue your application.
À propos de Global Data and BI
Global Data and BI recrute en continu pour des projets de données, BI & analytiques et ML/IA auxquels nous participons pour de grandes entreprises. Au-delà des services de consultation, nous construisons des plateformes d'affaires et des applications SaaS prêtes pour la production qui exploitent les technologies cloud modernes, l'analytique de données et les capacités d'IA. Nous offrons des solutions de niveau entreprise avec des ingénieurs certifiés dans les technologies AWS et Microsoft Azure / Power BI. Notre focus inclut les projets de transformation au sein de l'industrie financière, le développement de plateformes personnalisées, et notre suite propriétaire de produits Noème. Notre mission est de transformer le parcours des données corporatives de la complexité vers la clarté stratégique, en s'assurant que les données ne soient pas seulement collectées, mais exploitées pour prendre des décisions plus intelligentes, créer des entreprises plus fortes et avoir un impact durable.
Résumé
Nos équipes s'intègrent aux opérations du client. En tant qu'ingénieur·e Infrastructure Cloud, vous collaborerez avec les équipes d'ingénierie de données, les ingénieurs de plateforme, les développeurs de produits et les parties prenantes métier pour construire et faire évoluer l'environnement cloud fondamental qui supporte à la fois nos plateformes de données d'entreprise et nos applications SaaS en production. Vous concevrez et maintiendrez les composants d'infrastructure qui permettent des solutions fiables, sécurisées et performantes pour nos clients, des pipelines de données et charges de travail analytiques aux applications d'affaires full-stack.
Vous travaillerez sur des composants d'infrastructure fondamentaux incluant l'orchestration de conteneurs, le déploiement d'applications, l'optimisation des coûts cloud, la résilience, le réseautage et l'orchestration des ressources. Vous construirez des plateformes en libre-service qui permettent aux ingénieurs de déployer rapidement et de manière fiable avec de solides garde-fous. Vous assurerez que notre infrastructure évolue pour supporter le traitement de données à grande échelle, les charges de travail analytiques, les pipelines ML/IA et les applications web en production à travers plusieurs environnements cloud.
Ce que vous ferez (rôles et responsabilités)
Diriger la stratégie et l'exécution de l'infrastructure cloud à travers le calcul, le réseautage et l'orchestration des ressources
Concevoir et implémenter des solutions d'orchestration de conteneurs (Kubernetes, ECS, EKS) pour supporter les charges de travail de données et d'analytique
Construire et maintenir l'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, Pulumi pour gérer des environnements multi-cloud (AWS, Azure)
Optimiser l'efficacité des coûts cloud grâce à la planification de capacité et l'optimisation des ressources
Construire des plateformes en libre-service permettant aux ingénieurs de données de déployer avec vélocité
Établir et maintenir des outils d'observabilité pour valider les changements et assurer la fiabilité du système
Diriger les initiatives d'excellence opérationnelle (incidents, post-mortems, améliorations de fiabilité)
Implémenter et faire respecter les meilleures pratiques de sécurité cloud et politiques de conformité
Concevoir et gérer l'architecture réseau (VPC, équilibrage de charge, CDN, connectivité inter-régions)
Collaborer avec les équipes d'ingénierie de données pour optimiser l'infrastructure pour les charges big data
Participer à une rotation d'astreinte durable et guider les équipes à travers les incidents de haute gravité
Établir des patterns d'ingénierie solides et des meilleures pratiques pour le développement d'infrastructure
Construire l'automatisation pour réduire le travail opérationnel et augmenter la vélocité des développeurs
Exigences essentielles (Must-Haves)
Diplôme de baccalauréat requis (maîtrise un atout) en Génie logiciel, Informatique, ou expérience équivalente
Minimum de 5 ans d'expérience en tant qu'ingénieur logiciel pratique sur l'infrastructure cloud et systèmes distribués
Solide expertise dans les plateformes cloud (AWS et/ou Azure) incluant calcul, réseautage, stockage, sécurité
Compétent en Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, CloudFormation) et gestion d'infrastructure à grande échelle
Expérience avec les plateformes d'orchestration de conteneurs (Kubernetes, ECS, EKS, AKS) en production
Solides compétences en programmation en Python, Go ou TypeScript
Expérience dans la construction de pipelines CI/CD et workflows GitOps
Expertise dans les concepts de réseautage cloud (VPC, sous-réseaux, groupes de sécurité, équilibreurs de charge, DNS, CDN)
Expérience avec les outils d'observabilité et surveillance (Prometheus, Grafana, Datadog, CloudWatch, Azure Monitor)
Capacité démontrée à optimiser les coûts cloud (planification de capacité, dimensionnement, efficacité)
Expérience avec l'excellence opérationnelle (gestion des incidents, astreinte, post-mortems)
Solide compréhension des meilleures pratiques de sécurité cloud (IAM, gestion des secrets, conformité)
Mentalité de développement piloté par les tests avec focus sur la fiabilité et stabilité en production
Excellentes compétences en résolution de problèmes et dépannage de systèmes distribués complexes
Solides compétences en communication et collaboration à travers équipes techniques et non techniques
Maîtrise de l'anglais à l'écrit et à l'oral
Atouts (Nice-to-Haves)
Expérience dans le support d'infrastructure big data (Spark, Databricks, Redshift, Snowflake, lacs de données)
Expérience avec les technologies de service mesh (Istio, Linkerd) et passerelles API
Connaissance des pratiques FinOps et gestion financière cloud
Expérience avec les architectures multi-cloud ou cloud hybride
Expérience avec policy as code (OPA, Sentinel) et automatisation de la sécurité
Familiarité avec les exigences d'infrastructure AI/ML et charges de travail GPU
Expérience utilisant des outils AI pour accélérer le développement et les tâches opérationnelles
Expérience en pratiques Site Reliability Engineering (SRE)
Expérience avec les méthodologies Agile
Détails
Localisation : Télétravail, fuseau horaire EST
Relation hiérarchique : Vous relèverez du Gestionnaire d'Ingénierie ou Directeur d'Infrastructure
Rémunération
Tarifs contractuels compétitifs, ajustés selon votre marché local et votre pays de résidence. La rémunération est basée sur la localisation et reflète les standards du marché régional. Nous nous alignons sur les principales entreprises technologiques de votre pays pour garantir une rémunération compétitive et équitable.
Notre engagement envers la diversité, l'équité et l'inclusion
Nous nous engageons à l'équité en matière d'emploi et encourageons les femmes, les Peuples autochtones, les personnes handicapées, les vétérans et les personnes de toutes races, ethnies, religions, capacités, orientations sexuelles, et identités et expressions de genre à postuler. Nous accueillons également les candidatures des pays d'Amérique latine, car le poste est en télétravail.
Que se passe-t-il après votre candidature
Échéancier : Nous visons à compléter notre processus dans les 2-3 semaines suivant la candidature.
Étape 1
Postuler Soumettez votre candidature. Si vous avez postulé auparavant sans succès, vous pouvez postuler à nouveau.
Étape 2
Appel initial (1 heure) Si présélectionné·e, nous planifions une première conversation.
Étape 3
Entretien de panel (1h à 1h30) Si présélectionné·e, vous rencontrez 3 expert·e·s de votre domaine.
Étape 4
Décision d'embauche Si vous êtes sélectionné·e, nous envoyons une offre et les prochaines étapes, sinon nous vous informons par courriel.
Si vous n'avez pas de nouvelles après la candidature ou l'appel initial, cela signifie que nous ne poursuivons pas votre candidature.
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