Ingénieur(e) de données principal(e) | Senior Data Engineer

À PROPOS DE VALPAY

Chez Valpay, nous bâtissons la prochaine génération de paiements intégrés. Nous aidons les entreprises SaaS à transformer les paiements, d'un simple service utilitaire en une nouvelle source de revenus : notre modèle PayFac as a Service leur en procure tous les avantages pendant que nous absorbons la complexité.

Plus de 3 000 marchands répartis dans 12 secteurs verticaux en Amérique du Nord, en Europe et en Australie utilisent notre plateforme. Nos Growth Pods fonctionnent comme de petites unités d'affaires : chacune est responsable des partenaires logiciels qu'elle recrute, des marchands qu'elle active et de la croissance des revenus qu'elle génère.

LE POSTE

À titre d'ingénieur(e) de données principal(e), vous concevrez, bâtirez et exploiterez la plateforme de données qui soutient l'analytique, la production de rapports, le développement de produits et les décisions opérationnelles quotidiennes de Valpay. Les données de paiement sont notre actif central : chaque transaction, chaque règlement et chaque interaction marchande transite par des systèmes que vous contribuerez à façonner.

Vous collaborerez avec les équipes d'ingénierie, de produit, des finances, des opérations et les Growth Pods afin de rendre les données fiables, accessibles et dignes de confiance dans toute l'entreprise — et, de plus en plus, exploitables par les outils et fonctionnalités alimentés par l'IA que nous développons par-dessus.

Ce poste s'exerce en présentiel à notre bureau de Montréal. Nous bâtissons ensemble, sur place : nos équipes de données, d'ingénierie et nos Growth Pods travaillent côte à côte, et la façon la plus rapide de dénouer un problème de données de paiement reste le tableau blanc, avec les personnes qui connaissent le système.

VOS RESPONSABILITÉS

• Concevoir, bâtir et maintenir des pipelines de données évolutifs et des processus ELT/ETL, en traitement par lots comme en continu.
• Modéliser et optimiser notre entrepôt Snowflake : modèles dimensionnels, transformations dbt et couche sémantique sur laquelle s'appuient les équipes d'analytique et de produit.
• Bâtir les fondations de données de la production de rapports sur les paiements : cycle de vie des transactions, règlement et rapprochement, performance des marchands et revenus des partenaires.
• Assumer la responsabilité de la qualité, de l'intégrité, de la traçabilité et de l'observabilité des données. Vous définirez ce que « fiable » signifie ici et bâtirez les outils qui le démontrent.
• Améliorer la performance, la fiabilité et l'efficience des coûts de la plateforme à mesure que les volumes de transactions augmentent.
• Préparer et livrer les données destinées aux cas d'usage d'IA et de grands modèles de langage (GML) : jeux de données propres, bien documentés et bien encadrés, sur lesquels nos outils internes d'IA et nos fonctionnalités clients pourront compter.
• Travailler avec les parties prenantes de l'entreprise pour transformer des questions ouvertes en solutions de données bien cadrées.
• Collaborer avec les développeurs pour intégrer les solutions de données aux produits destinés aux clients et aux systèmes internes.
• Établir et documenter les normes, les pratiques et les modèles de référence qui guideront la croissance de l'équipe de données.

VOTRE PROFIL

• 5 ans ou plus d'expérience à bâtir et à exploiter des systèmes de données en production, à titre d'ingénieur(e) de données, d'ingénieur(e) analytique ou dans un rôle étroitement lié.
• Maîtrise avancée du SQL et solide maîtrise de Python (ou d'un langage comparable), avec de bonnes pratiques d'ingénierie en production : gestion de versions, tests, revue de code, CI/CD.
• Expérience pratique de notre pile technologique : Snowflake, dbt et Airflow, ou des équivalents proches que vous pouvez transposer rapidement.
• Solides bases en modélisation et en entreposage de données — modélisation dimensionnelle, traitements incrémentiels, dimensions à évolution lente — et bonne compréhension des systèmes de données distribués.
• Expérience d'une grande plateforme infonuagique (AWS, Azure ou GCP).
• Un parcours démontrant votre capacité à travailler de façon transversale et à expliquer des compromis techniques à des personnes qui ne partagent pas votre expertise.
• Un diplôme en informatique, en génie, en mathématiques, en statistique ou dans une discipline quantitative connexe — ou une expérience pratique équivalente.

ATOUTS SUPPLÉMENTAIRES

• Expérience dans les paiements, les technologies financières, les services financiers ou un autre environnement à fort volume transactionnel où l'exactitude est critique.
• Exposition directe aux paiements intégrés, aux modèles PayFac, à l'acquisition de marchands ou au traitement des paiements.
• Expérience de la construction d'infrastructures de données pour des applications d'IA ou de GML : pipelines de recherche documentaire, bases vectorielles, couches de contexte ou de caractéristiques, jeux de données d'évaluation.
• Aisance avec les outils de développement assistés par l'IA dans votre travail quotidien.
• Architectures de diffusion en continu en temps réel et architectures événementielles (Kafka, Kinesis ou équivalents).
• Connaissance de la gouvernance, de la confidentialité et de la sécurité des données en environnement réglementé (PCI DSS, SOC 2, Loi 25, RGPD).
• Expérience de la création de produits de données ou de plateformes analytiques destinés aux clients.

CE À QUOI RESSEMBLE LA RÉUSSITE

• Après 90 jours, vous maîtrisez notre modèle de données de paiement de bout en bout et avez livré des améliorations aux pipelines les plus critiques pour l'entreprise.
• Après six mois, la qualité et l'observabilité des données se sont améliorées de façon mesurable : les équipes se fient aux chiffres et cessent d'en reconstruire leurs propres versions.
• Après douze mois, la plateforme absorbe des volumes nettement plus élevés sans hausse proportionnelle des coûts ni des incidents, et les modèles que vous avez établis sont devenus la façon de faire par défaut de l'équipe.

POURQUOI VALPAY

• Du travail fondateur, pas de l'entretien. Vous prendrez des décisions d'architecture qui façonneront la plateforme pour des années, dans une entreprise encore assez jeune pour que les décisions comptent.
• De la véritable autonomie. Nos Growth Pods fonctionnent comme de petites entreprises. Ici, les données ne sont pas un centre de service : c'est ainsi que les décisions se prennent.
• Des paiements à grande échelle, sans la bureaucratie. Plus de 3 000 marchands sur trois continents, et une équipe assez petite pour que vous connaissiez toutes les personnes qui la bâtissent.
• Un impact visible. Vous verrez votre travail dans les chiffres qui font tourner l'entreprise.
• Une rémunération concurrentielle, une gamme complète d'avantages sociaux et de réelles possibilités d'évolution, sur le plan technique comme vers la gestion.

TRAVAILLER CHEZ VALPAY

Il s'agit d'un poste à temps plein, en présentiel, à notre bureau de Montréal. Valpay souscrit au principe de l'égalité d'accès à l'emploi. Nous accueillons les candidatures de toutes les personnes qualifiées et nous nous engageons à offrir un processus d'embauche inclusif et sans obstacle. Si vous avez besoin d'une mesure d'adaptation à une étape ou l'autre du processus, faites-le-nous savoir et nous trouverons une solution avec vous.