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Qui sommes-nous?

Le Groupe Keyrus est un leader en Data Intelligence, présent dans 26 pays avec plus de 3 500 consultants à travers le monde. Notre équipe d’experts offre des solutions stratégiques en data engineering, data discovery et data science à nos clients, principalement dans les secteurs du commerce de détail, des organismes à but non lucratif et des services financiers.

Si vous souhaitez rejoindre une entreprise innovante au style start-up, tout en bénéficiant du soutien d’une marque reconnue à l’international, nous vous encourageons à postuler et à rejoindre notre équipe !

🌍Localisation: Hybrid (Montreal)

Keyrus Canada recherche un Data Engineer à temps plein pour jouer un rôle important auprès de l’un de nos clients.

En tant qu’ingénieur·e de données, vous jouerez un rôle clé dans la conception et l’industrialisation de pipelines de données pour un client en assurance. Vous collaborerez étroitement avec des analystes, des scientifiques de données, des architectes, des développeurs et des partenaires d’affaires pour livrer des solutions concrètes à fort impact.

Ingénierie de données (Data Engineer)

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, sécuritaires et performants (ETL/ELT).
• Participer à la mise en place de solutions de gestion de données (entrepôts, comptoirs, lacs de données).
• Intégrer les meilleures pratiques de développement (CI/CD, tests automatisés, DevOps).
• Collaborer avec les PO et les utilisateurs pour comprendre les besoins d’affaires et les traduire en solutions techniques.
• Documenter les solutions et assurer leur pérennité.
• Préparer les données pour l’entraînement de modèles supervisés.

Ingénierie en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer)

• Préparer les données pour l’entraînement de modèles supervisés.
• Développer, tester et déployer des modèles ML/IA dans des environnements cloud (Azure, GCP).
• Mettre en place des pratiques MLOps (traçabilité, surveillance, reproductibilité).
• Collaborer avec les scientifiques de données pour industrialiser les modèles.
• Participer à la sélection de services infonuagiques ou de modèles préentraînés.

Qualifications:

Techniques

• Maîtrise des outils d’ETL comme Azure Data Factory
• Maitrise des systèmes de gestion de base de données cloud comme Snowflake et connaissance des plateformes cloud (Azure, GCP, AWS) et des outils de conteneurisation (Docker, Kubernetes).
• Expérience avec des outils de consommation de données comme Power BI ou SAS.
• Expérience avec des langages de programmation tels que Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL, et des outils de traitement de données (Spark, Airflow, etc.)
• Familiarité avec les pratiques DevOps/MLOps, CI/CD, surveillance de modèles.
• Connaissance des systèmes de CDC (Change Data Capture) comme HVR.

Fonctionnelles et comportementales

• Diplôme universitaire en informatique ou domaine connexe.
• Minimum 5 ans d’expérience pertinente en ingénierie de données ou développement ETL.
• Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire et en mode agile (Scrum/Lean).
• Excellentes aptitudes en communication et en résolution de problèmes.
• Sens de l’initiative, rigueur et souci de la qualité.
• Connaissance du secteur de l’assurance ou des services financiers (atout).
• Bilinguisme (français/anglais) à l’oral et à l’écrit.
• Support le soir et le we en rotation (3 personnes)

Ce que nous offrons:

• Un environnement stimulant où vous pourrez vous dépasser et découvrir de nouveaux horizons.
• Une forte culture d’innovation et d’entrepreneuriat.
• Des occasions de célébrer vos succès : 5 à 7, activités d’équipe, anniversaires, petits-déjeuners et autres événements spéciaux.
• Une assurance collective pour vous et les membres de votre famille.
• Un régime de participation au REER et au RPDB.
• Une allocation mensuelle bien-être.
• Le remboursement des frais de télécommunication.
• 4 semaines de vacances payées.
• Des cours de langue (français et anglais).
• L’accès à de la formation continue (à l’interne, conférences, événements, cours, certifications, etc.)