Job Description

Titre du poste : Ingenieur de Donnees & d'IA

Etes-vous un visionnaire de l'ingenierie des donnees qui s'epanouit en relevant des defis complexes a grande echelle ? Revez-vous de construire un ecosysteme de donnees mondial qui alimente non seulement les decisions commerciales, mais aussi les initiatives d'apprentissage automatique de pointe ? MTY, un leader mondial de l'industrie alimentaire, recherche un Ingenieur Principal de Donnees avec une forte specialisation en Ingenierie ML pour diriger la creation de notre plateforme de donnees unifiee. C'est votre chance de concevoir, de construire et d'optimiser les pipelines qui alimenteront notre avenir axe sur les donnees et nous permettront de tirer parti de la puissance de l'IA et du ML. Rejoignez-nous et laissez une empreinte durable sur la facon dont MTY exploite tout le potentiel de ses donnees.

Avantages :

3 semaines de vacances; 5 journees de conges mobiles; 2000$ de remboursement des frais d'ordre professionnel et de formation continue; Horairede travail flexible Demi-journee le vendredi disponible a l'annee; Plans de sante et dentaires d'entreprise, compte de depenses sante/personnel de bien-etre supplementaire de 300$; Programme d'assistance aux employes avec acces a un large eventail de services allant de la sante mentale aux conseils juridiques et financiers; Regime de participation des employes aux benefices avec contribution de l'employeur; Prix mensuels de reconnaissance a l'echelle de l'entreprise avec des gagnants trimestriels et annuels; Evenements sociaux d'entreprise, y compris, mais sans s'y limiter, des webinaires, des assemblees publiques trimestrielles et des activites amusantes pour tous; Tenue d'affaires decontractee; Stationnement gratuit au bureau.

Responsabilites:

Architecture des Pipelines de Donnees:

Concevoir et mettre en oeuvre des pipelines de donnees evolutifs, fiables et efficaces qui ingerent, transforment et fournissent des donnees provenant de sources diverses vers notre plateforme de donnees unifiee, en repondant a la fois aux cas d'utilisation d'analyse traditionnelle et d'apprentissage automatique.

Optimisation du Traitement des Donnees:

Utiliser des technologies de pointe telles que Databricks, Spark et d'autres outils de big data pour optimiser les workflows de traitement des donnees en termes de vitesse, de precision et de rentabilite, en mettant l'accent sur la preparation des donnees pour l'entrainement et l'inference des modeles ML.

Ingenierie des Fonctionnalites:

Collaborer avec les data scientists pour concevoir et mettre en oeuvre des pipelines d'ingenierie des fonctionnalites qui extraient des informations significatives a partir des donnees brutes, permettant le developpement de modeles d'apprentissage automatique performants.

Deploiement de Modeles ML:

Collaborer avec les ingenieurs ML pour operationnaliser les modeles d'apprentissage automatique, en assurant une integration transparente dans les environnements de production et les pipelines de donnees en temps reel.

Evaluation et Adoption de Technologies:

Se tenir au courant des technologies emergentes en matiere d'ingenierie des donnees et d'ingenierie ML, en preconisant l'adoption d'outils et de plateformes qui soutiennent les initiatives d'IA/ML de MTY.

Leadership et Mentorat d'Equipe:

Diriger et encadrer une equipe d'ingenieurs de donnees, en favorisant une culture de collaboration, d'innovation et d'apprentissage continu dans les disciplines de l'ingenierie des donnees et de l'ingenierie ML.

Collaboration Transversale:

Collaborer avec les data scientists, les analystes et les parties prenantes de l'entreprise pour comprendre les exigences en matiere de donnees et de ML, et fournir des solutions qui generent de la valeur commerciale.

Surveillance et Optimisation des Performances:

Surveiller en permanence les performances des pipelines, identifier les goulots d'etranglement et mettre en oeuvre des optimisations pour garantir un debit et une reactivite optimaux pour les charges de travail d'analyse et de ML.

Qualifications:

Experience averee:

Plus de 5 ans d'experience pratique en ingenierie des donnees, avec une experience demontree dans la construction et la gestion de pipelines de donnees complexes dans des environnements cloud (Azure, GCP), y compris une experience avec les pipelines de donnees ML.

Expertise technique:

Connaissance approfondie des frameworks de traitement des donnees (Spark, Databricks), des processus ETL/ELT, des concepts d'entreposage de donnees, des meilleures pratiques de modelisation des donnees et des pipelines d'apprentissage automatique.

Competences en Programmation:

Maitrise de Python, Scala ou d'autres langages de programmation pertinents pour la manipulation des donnees, la transformation et le developpement de modeles ML.

Technologies Cloud:

Experience avec les plateformes de donnees basees sur le cloud (Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) et les services de traitement des donnees (Azure Databricks, GCP Dataproc), ainsi que les plateformes ML basees sur le cloud (Azure Machine Learning, Google AI Platform).

Competences en Ingenierie ML:

Familiarite avec les frameworks ML (TensorFlow, PyTorch), les strategies de deploiement de modeles et les pratiques MLOps.

Leadership et Communication:

Solides competences en leadership avec la capacite de motiver et d'encadrer une equipe, associees a d'excellentes competences en communication pour collaborer efficacement avec diverses parties prenantes, y compris les data scientists et les ingenieurs ML.

Aptitude a la Resolution de Problemes:

Une passion pour resoudre des defis complexes lies aux donnees et une approche proactive pour identifier et resoudre les problemes, a la fois dans les contextes d'ingenierie des donnees et d'ingenierie ML.

Esprit Agile:

Experience de travail dans des environnements Agile et adoption d'approches de developpement iteratif.
Veuillez noter que toute offre d'emploi sera conditionnelle a une verification des antecedents, y compris du casier judiciaire.

La majorite de notre clientele et une grande partie de nos employes sont en dehors du Quebec

---

Job Title: Data & AI Engineer

Are you a data engineering visionary who thrives on tackling complex data challenges at a massive scale? Do you dream of building a global data ecosystem that empowers not only business decisions but also fuels cutting-edge machine learning initiatives? MTY, a global leader in the food industry, is seeking a Lead Data Engineer with a strong ML Engineering focus to spearhead the creation of our unified data platform. This is your chance to architect, build, and optimize the pipelines that will not only fuel our data-driven future but also enable us to leverage the power of AI and ML. Join us and make a lasting impact on how MTY harnesses the full potential of its data.

Benefits:

3 weeks of vacation; 5 days of flexible leave; $2000 reimbursement for professional order costs and continuing education requirements; Flexible working hours; Half-day available every Friday year-round; Company health and dental plans, with an additional $300 personal wellness expense account; Employee assistance program with access to a wide range of services from mental health to legal and financial counseling; Employee profit-sharing plan with employer contribution; Monthly company-wide recognition awards with quarterly and annual winners; Company social events, including but not limited to webinars, quarterly town halls, and fun activities for all; Casual dress code; Free parking at the office.

Responsibilities:

Data Pipeline Architecture:

Design and implement scalable, reliable, and efficient data pipelines that ingest, transform, and deliver data from diverse sources into our unified data platform, catering to both traditional analytics and machine learning use cases.

Data Processing Optimization:

Utilize cutting-edge technologies like Databricks, Spark, and other big data tools to optimize data processing workflows for speed, accuracy, and cost-effectiveness, with a focus on preparing data for ML model training and inference.

Feature Engineering:

Collaborate with data scientists to design and implement feature engineering pipelines that extract meaningful insights from raw data, enabling the development of high-performing machine learning models.

ML Model Deployment:

Partner with ML engineers to operationalize machine learning models, ensuring seamless integration into production environments and real-time data pipelines.

Technology Evaluation & Adoption:

Stay abreast of emerging data engineering and ML engineering technologies, advocating for the adoption of tools and platforms that support MTY's AI/ML initiatives.

Team Leadership & Mentorship:

Lead and mentor a team of data engineers, fostering a culture of collaboration, innovation, and continuous learning across both data engineering and ML engineering disciplines.

Cross-Functional Collaboration:

Partner with data scientists, analysts, and business stakeholders to understand data and ML requirements and deliver solutions that drive business value.

Performance Monitoring & Tuning:

Continuously monitor pipeline performance, identify bottlenecks, and implement optimizations to ensure optimal throughput and responsiveness for both analytics and ML workloads.

Qualifications:

Proven Experience:

5+ years of hands-on experience in data engineering, with a demonstrated track record of building and managing complex data pipelines in cloud environments (Azure, GCP), including experience with ML data pipelines.

Technical Expertise:

Deep understanding of data processing frameworks (Spark, Databricks), ETL/ELT processes, data warehousing concepts, data modeling best practices, and machine learning pipelines.

Programming Skills:

Proficiency in Python, Scala, or other relevant programming languages for data manipulation, transformation, and ML model development.

Cloud Technologies:

Experience with cloud-based data platforms (Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) and data processing services (Azure Databricks, GCP Dataproc), as well as cloud-based ML platforms (Azure Machine Learning, Google AI Platform).

ML Engineering Skills:

Familiarity with ML frameworks (TensorFlow, PyTorch), model deployment strategies, and MLOps practices.

Leadership & Communication:

Strong leadership skills with the ability to motivate and mentor a team, coupled with excellent communication skills to collaborate effectively with diverse stakeholders, including data scientists and ML engineers.

Problem-Solving Aptitude:

A passion for solving complex data challenges and a proactive approach to identifying and resolving issues, both in data engineering and ML engineering contexts.

Agile Mindset:

Experience working in Agile environments and embracing iterative development approaches.
Please note that any offer of employment will be conditional upon a background check, including a criminal record check.

The majority of our clients and a large proportion of our employees are outside Quebec

Type d'emploi : Temps Plein, Permanent

Lieu du poste : Teletravail hybride a Saint-Laurent, QC H4S 1M5