Location: Remote (EST preferred)•Type: Full-time•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
Millions of enterprise users depend on the data platforms and analytics systems we build. The Data Platform Product team is responsible for designing, implementing, scaling, and operating the foundational data infrastructure that powers our Noème product suite and client platforms. You'll join a team of talented engineers building best-in-class data capabilities that enable data-driven decisions, real-time analytics, AI/ML workflows, and mission-critical business applications for Fortune 500 clients.
Our data platforms power everything from real-time event processing and analytics dashboards to AI-powered automation, data integration pipelines, and enterprise data warehouses. You'll build systems that process millions of events daily, enable complex data transformations, and deliver insights that drive business decisions across global organizations.
What you'll do (roles & responsibilities)
Own and develop systems that democratize data access and enable advanced analytics capabilities for Noème products and client platforms
Build scalable data infrastructure including event streaming platforms, data pipelines, workflow orchestration, and real-time processing systems
Design and implement data platform features that power product capabilities like real-time analytics, AI/ML workflows, automated data quality checks, and intelligent notifications
Work cross-functionally with Product, Data Science, Data Engineering, AI, and Client Success teams to deliver impactful data solutions
Work across the full stack - from cloud infrastructure (Azure/AWS) to backend services to data processing frameworks - to successfully build and deliver platforms that provide leverage to multiple teams
Influence and execute the roadmap for data infrastructure and systems that power high-scale product features using real-time and batch data processing
Monitor and operate systems in production environments, optimizing performance, ensuring reliability, and evolving critical systems with minimal disruption
Build event-based architectures that handle millions of events per day with high throughput, low latency, and strong reliability guarantees
Design asynchronous workflow systems for complex data processing, ETL/ELT pipelines, ML model training, and business automation
Implement data integration patterns connecting diverse data sources (databases, APIs, SaaS platforms, streaming sources) into unified data platforms
Create reusable tools and frameworks that enable data engineers and product teams to build data-powered features efficiently
Ensure data quality and governance by building monitoring, validation, and lineage tracking capabilities into data platforms
Optimize cost and performance of cloud data infrastructure while maintaining high availability and scalability
Collaborate with clients to understand their data requirements and deliver custom platform capabilities that solve their business challenges
Contribute to technical architecture decisions and help establish best practices for data platform development
Mentor junior engineers and contribute to building a strong engineering culture
What you should have (Must-Haves)
Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, or equivalent practical experience
5+ years of software engineering experience with 3+ years focused on data infrastructure, data platforms, or backend systems at scale
Deep expertise in building scalable systems: You have worked on data or infrastructure-focused engineering teams that own substantial software platforms. You've experienced scaling systems through multiple orders of magnitude of growth
Strong programming skills in languages like Python, Java, Scala, or Go for building production-grade data systems
Experience with cloud platforms (Azure and/or AWS) including services for data processing, storage, and orchestration (e.g., Azure Data Factory, Databricks, Synapse, AWS Glue, EMR, Redshift)
Knowledge of event streaming and messaging systems (Kafka, Azure Event Hubs, AWS Kinesis, Pulsar) and experience building event-driven architectures
Experience with asynchronous workflow systems and job orchestration (Airflow, Prefect, Temporal, Azure Data Factory, AWS Step Functions)
Understanding of data modeling for both analytical and operational workloads, including data warehouses, data lakes, and real-time systems
Experience with databases (PostgreSQL, MySQL, SQL Server) and distributed systems (Redis, Cassandra, MongoDB)
Strong problem-solving skills: You can decompose complex problems and work towards clean solutions independently or with teammates
Pragmatic and business-oriented: You care about business impact and prioritize accordingly, balancing craft, speed, and outcomes
Empathetic communication: You communicate technical decisions clearly in writing and verbally, collaborate effectively, and disagree and commit when needed
Production operations experience: You understand monitoring, alerting, performance optimization, and operating systems at scale
Team player: You enjoy collaborating cross-functionally and helping others learn and grow
Nice-to-Haves
Experience building data platforms at fast-growing startups or scale-ups, particularly ones serving enterprise clients
Deep experience with specific streaming technologies like Apache Kafka, Flink, or Spark Streaming in production environments
Full-stack development experience with TypeScript, Node.js, React for building data platform UIs and internal tools
Experience with modern data stack tools (dbt, Fivetran, Airbyte, Snowflake, Databricks) and understanding of ELT patterns
ML/AI platform experience including model training pipelines, feature stores, model serving, and MLOps practices
Infrastructure as Code expertise (Terraform, Pulumi, ARM templates) for managing cloud data infrastructure
Container orchestration experience with Kubernetes or similar platforms for running data workloads
Data governance and compliance experience, particularly in regulated industries like financial services
Experience with Power BI, Tableau, or other BI platforms and their underlying data architectures
API design and development for exposing data platform capabilities to product teams and clients
Performance optimization of data-intensive applications and large-scale distributed systems
Understanding of data security including encryption, access controls, and compliance requirements (SOC 2, GDPR, CCPA)
Open source contributions to data infrastructure or workflow orchestration projects
Experience working with financial services clients or other enterprise customers with complex data needs
Bilingual proficiency in English and French (asset for Quebec clients and bilingual platforms)
Work details
Location: Remote (EST timezone preferred for team collaboration)
Reporting relationship: You will report to the Engineering Manager or VP of Engineering
Compensation
Competitive salary package 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 for senior engineering talent.
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
Technical interview (1h30 to 2h) If shortlisted, you work through coding/system design problems with 2-3 engineers.
Step 4
Panel interview (1h to 1h30) Meet with Engineering and Product leads.
Step 5
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 any interview stage, it means we do not pursue your application.
Privacy Notice
By clicking "Submit Application", I understand and agree that Global Data and BI Inc. and its affiliates will collect and process my information in accordance with Global Data and BI's Recruiting Privacy Policy available at https://globaldataandbi.com/privacy/recruiting-privacy-policy
Ingénieur·e logiciel, plateforme de données produit
Localisation : Télétravail (EST préféré)•Type : Temps plein•Statut : Ouvert
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
Des millions d'utilisateurs d'entreprise dépendent des plateformes de données et systèmes analytiques que nous construisons. L'équipe Plateforme de données produit est responsable de la conception, l'implémentation, la mise à l'échelle et l'exploitation de l'infrastructure de données fondamentale qui alimente notre suite de produits Noème et les plateformes clients. Vous rejoindrez une équipe d'ingénieurs talentueux construisant les meilleures capacités de données qui permettent des décisions basées sur les données, analytique en temps réel, workflows IA/ML et applications d'affaires critiques pour les clients Fortune 500.
Nos plateformes de données alimentent tout, du traitement d'événements en temps réel et tableaux de bord analytiques à l'automatisation alimentée par l'IA, pipelines d'intégration de données et entrepôts de données d'entreprise. Vous construirez des systèmes qui traitent des millions d'événements quotidiennement, permettent des transformations de données complexes et fournissent des insights qui pilotent les décisions d'affaires à travers les organisations mondiales.
Ce que vous ferez (rôles et responsabilités)
Posséder et développer des systèmes qui démocratisent l'accès aux données et permettent des capacités analytiques avancées pour les produits Noème et plateformes clients
Construire une infrastructure de données évolutive incluant plateformes de streaming d'événements, pipelines de données, orchestration de workflows et systèmes de traitement en temps réel
Concevoir et implémenter des fonctionnalités de plateforme de données qui alimentent les capacités produit comme l'analytique en temps réel, workflows IA/ML, vérifications automatiques de qualité des données et notifications intelligentes
Travailler de manière transversale avec les équipes Produit, Science des données, Ingénierie de données, IA et Succès client pour livrer des solutions de données impactantes
Travailler sur toute la pile - de l'infrastructure cloud (Azure/AWS) aux services backend aux frameworks de traitement de données - pour construire et livrer avec succès des plateformes qui fournissent un effet de levier à plusieurs équipes
Influencer et exécuter la feuille de route pour l'infrastructure de données et systèmes qui alimentent les fonctionnalités produit à grande échelle utilisant le traitement de données en temps réel et par lots
Monitorer et opérer des systèmes dans des environnements de production, optimisant la performance, assurant la fiabilité et faisant évoluer les systèmes critiques avec perturbation minimale
Construire des architectures basées sur les événements qui gèrent des millions d'événements par jour avec débit élevé, latence faible et garanties de fiabilité fortes
Concevoir des systèmes de workflows asynchrones pour le traitement de données complexe, pipelines ETL/ELT, entraînement de modèles ML et automatisation d'affaires
Implémenter des modèles d'intégration de données connectant diverses sources de données (bases de données, API, plateformes SaaS, sources streaming) dans des plateformes de données unifiées
Créer des outils et frameworks réutilisables qui permettent aux ingénieurs de données et équipes produit de construire efficacement des fonctionnalités alimentées par les données
Assurer la qualité et gouvernance des données en construisant des capacités de monitoring, validation et traçabilité de lignée dans les plateformes de données
Optimiser le coût et la performance de l'infrastructure de données cloud tout en maintenant haute disponibilité et évolutivité
Collaborer avec les clients pour comprendre leurs exigences de données et livrer des capacités de plateforme personnalisées qui résolvent leurs défis d'affaires
Contribuer aux décisions d'architecture technique et aider à établir les meilleures pratiques pour le développement de plateformes de données
Encadrer les ingénieurs juniors et contribuer à construire une culture d'ingénierie forte
Exigences essentielles (Must-Haves)
Diplôme de baccalauréat en Informatique, Génie logiciel ou expérience pratique équivalente
5+ années d'expérience en génie logiciel avec 3+ années focalisées sur l'infrastructure de données, plateformes de données ou systèmes backend à l'échelle
Expertise approfondie dans la construction de systèmes évolutifs : Vous avez travaillé dans des équipes d'ingénierie focalisées sur les données ou l'infrastructure qui possèdent des plateformes logicielles substantielles. Vous avez vécu la mise à l'échelle de systèmes à travers plusieurs ordres de grandeur de croissance
Solides compétences en programmation dans des langages comme Python, Java, Scala ou Go pour construire des systèmes de données de qualité production
Expérience avec les plateformes cloud (Azure et/ou AWS) incluant les services pour le traitement, stockage et orchestration de données (ex. Azure Data Factory, Databricks, Synapse, AWS Glue, EMR, Redshift)
Connaissance des systèmes de streaming d'événements et messagerie (Kafka, Azure Event Hubs, AWS Kinesis, Pulsar) et expérience dans la construction d'architectures événementielles
Expérience avec les systèmes de workflows asynchrones et orchestration de tâches (Airflow, Prefect, Temporal, Azure Data Factory, AWS Step Functions)
Compréhension de la modélisation de données pour les charges de travail analytiques et opérationnelles, incluant entrepôts de données, lacs de données et systèmes en temps réel
Expérience avec les bases de données (PostgreSQL, MySQL, SQL Server) et systèmes distribués (Redis, Cassandra, MongoDB)
Solides compétences en résolution de problèmes : Vous pouvez décomposer des problèmes complexes et travailler vers des solutions propres de manière indépendante ou avec des coéquipiers
Pragmatique et orienté affaires : Vous vous souciez de l'impact d'affaires et priorisez en conséquence, équilibrant l'artisanat, la vitesse et les résultats
Communication empathique : Vous communiquez les décisions techniques clairement par écrit et verbalement, collaborez efficacement et acceptez les désaccords quand nécessaire
Expérience en opérations de production : Vous comprenez le monitoring, l'alerte, l'optimisation de performance et l'exploitation de systèmes à l'échelle
Joueur d'équipe : Vous appréciez la collaboration transversale et aider les autres à apprendre et grandir
Atouts (Nice-to-Haves)
Expérience dans la construction de plateformes de données dans des startups en forte croissance ou scale-ups, particulièrement celles servant des clients d'entreprise
Expérience approfondie avec des technologies de streaming spécifiques comme Apache Kafka, Flink ou Spark Streaming dans des environnements de production
Expérience en développement full-stack avec TypeScript, Node.js, React pour construire des UI de plateforme de données et outils internes
Expérience avec les outils de pile de données moderne (dbt, Fivetran, Airbyte, Snowflake, Databricks) et compréhension des modèles ELT
Expérience de plateforme ML/IA incluant pipelines d'entraînement de modèles, feature stores, service de modèles et pratiques MLOps
Expertise Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, modèles ARM) pour gérer l'infrastructure de données cloud
Orchestration de conteneurs expérience avec Kubernetes ou plateformes similaires pour exécuter des charges de travail de données
Gouvernance et conformité des données expérience, particulièrement dans les industries réglementées comme les services financiers
Expérience avec Power BI, Tableau ou autres plateformes BI et leurs architectures de données sous-jacentes
Conception et développement d'API pour exposer les capacités de plateforme de données aux équipes produit et clients
Optimisation de performance d'applications intensives en données et systèmes distribués à grande échelle
Compréhension de la sécurité des données incluant chiffrement, contrôles d'accès et exigences de conformité (SOC 2, RGPD, CCPA)
Contributions open source à des projets d'infrastructure de données ou d'orchestration de workflows
Expérience de travail avec des clients des services financiers ou autres clients d'entreprise avec des besoins de données complexes
Maîtrise bilingue de l'anglais et du français (atout pour les clients québécois et plateformes bilingues)
Détails
Localisation : Télétravail, fuseau horaire EST préféré pour la collaboration d'équipe
Relation hiérarchique : Vous relèverez du Gestionnaire d'ingénierie ou VP Ingénierie
Rémunération
Package salarial compétitif ajusté 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 pour les talents d'ingénierie senior.
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 technique (1h30 à 2h) Si présélectionné·e, vous travaillez sur des problèmes de codage/conception de systèmes avec 2-3 ingénieurs.
Étape 4
Entretien de panel (1h à 1h30) Rencontre avec les responsables Ingénierie et Produit.
Étape 5
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 toute étape d'entretien, cela signifie que nous ne poursuivons pas votre candidature.
Avis de confidentialité
En cliquant sur « Soumettre la candidature », je comprends et accepte que Global Data and BI Inc. et ses affiliés collecteront et traiteront mes informations conformément à la Politique de confidentialité du recrutement de Global Data and BI disponible à https://globaldataandbi.com/privacy/politique-confidentialite-recrutement
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