Data Engineer (contrat 24+ mois)
- Montréal, QC
- Sur place
- Publié 19 sept. 2026
- 1 poste
Ouvre un site externe
- Type d’emploi
- Contrat
- Niveau d’expérience
- Expérimenté · 5+ ans
- Formation minimale
- Baccalauréat
- Postuler avant le
- 16 oct. 2026
- Langue de l’offre
- français
- Heures de travail
- 40 heures par semaine
- Niveau d’expérience
- Associate
- Mode de candidature
- La candidature directe est offerte
Résumé du poste
The Data Engineer will design scalable data pipelines and model data to support Business Intelligence initiatives. They will also optimize data processing performance and integrate AI tools with Databricks environments.
Détails du poste
Nous sommes présentement à la recherche d’un Data Engineer pour un contrat d’une durée de 24 mois avec possibilité de renouvellement. MANDAT • Concevoir des pipelines de données évolutifs pour de grands volumes • Modéliser les données pour l'Intelligence d'Affaires (BI) • Optimiser les flux de traitement pour la performance et la fiabilité • Connecter des outils IA (protocole MCP) à Databricks via une gateway • Collaborer avec les analystes et scientifiques de données • Œuvrer dans un environnement sur Databricks, Python, Spark et Azure PROFIL • 5+ années d'expérience en ingénierie de données • Expertise en Python et Spark pour le traitement de données à grande échelle • Expérience de Databricks, incluant les modes serverless et job cluster • Maîtrise d'Azure Data Factory, Azure Datalake et des pipelines Azure DevOps • Bonnes connaissances du modèle en étoile et de l'Intelligence d'Affaires (BI) • Expérience avec Google BigQuery (atout) • Certification Databricks Certified Data Engineer (atout) • Autonomie et capacité à investiguer les données de façon proactive • Excellentes habiletés de communication et de documentation • BAC en informatique ou l'équivalent • Bilinguisme requis (Français et Anglais) ______________ We are currently looking for a Data Engineer for a 24-month contract with the possibility of being renewed. MANDATE • Design scalable data pipelines for large data volumes • Model data to support Business Intelligence (BI) • Optimize data processing for performance and reliability • Connect AI tools (MCP protocol) to Databricks via a gateway • Collaborate with data analysts and data scientists • Work in an environment based on Databricks, Python, Spark and Azure PROFILE • 5+ years of experience in Data Engineering • Expertise in Python and Spark for large-scale data processing • Experience with Databricks, including serverless and job cluster modes • Proficiency in Azure Data Factory, Datalake and DevOps pipelines • Good knowledge of star schema modeling and Business Intelligence (BI) • Experience with Google BigQuery (asset) • Databricks Certified Data Engineer certification (asset) • Autonomy and ability to proactively investigate data • Excellent communication and documentation skills • Bachelor's degree in computer science or equivalent • Bilingualism required (French and English) ______________ Découvrez +60 autres opportunités en TI au Canada Discover +60 other IT jobs in Canada 🆕 https://delan.qc.ca/opportunites-ti/ Emplois permanents, mandats de consultation, postes exécutifs Permanent jobs, consulting mandates, executive positions ______________ Suivez-nous sur LinkedIn / Follow us on LinkedIn 💻 www.linkedin.com/company/DelanTI ______________
Ce que vous ferez
The Data Engineer will design scalable data pipelines and model data to support Business Intelligence initiatives. They will also optimize data processing performance and integrate AI tools with Databricks environments.
Exigences
Candidates must have at least 5 years of experience in data engineering with proficiency in Python, Spark, and the Azure ecosystem. A bachelor's degree in computer science or an equivalent qualification is required, along with bilingualism in French and English.
Compétences indiquées
- Documentation · Souhaitée
- Communication · Souhaitée
- Python · Souhaitée
Autres compétences pertinentes
Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.
- Data Engineering
- Python
- Spark
- Databricks
- Azure Data Factory
- Azure Datalake
- Azure DevOps
- Business Intelligence
- Star Schema
- Google BigQuery
- MCP Protocol
- Data Modeling
- Data Pipelines
- Communication
- Documentation
Domaines d’emploi
- Data & Analytics
- Technology
- Software
- Engineering
- Consulting
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