Department:Engineering
Type:ON-SITE
Region:Quebec City, Quebec
Location:Québec, Quebec, Canada
Experience:Mid-Senior level
Estimated Salary:CAD80,000 - CAD120,000
Skills:
AZURE DATA FACTORYSNOWFLAKEAZUREGCPAWSDOCKERKUBERNETESPOWER BISASPYTHONSCIKIT-LEARNTENSORFLOWPYTORCHSQLSPARKAIRFLOWDEVOPSMLOPSCI/CDHVR
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Job Description

Posted on: October 11, 2025

Description Vous souhaitez contribuer à des projets de données d’envergure, au cœur de l’innovation technologique dans le secteur de l’assurance? Rejoignez l’équipe de Gestion de données – Assurance de dommages et Service aux concessionnaires, une unité dynamique qui soutient les secteurs corporatifs iAAH (Assurance Auto-Habitation), iAAF (Auto-Finance) et SAL (Service au Concessionnaire). Notre mission : concevoir, bâtir et maintenir des solutions de données robustes, évolutives et intelligentes qui alimentent les décisions stratégiques et opérationnelles de l’entreprise. En tant qu’Ingénieur·e de données, vous jouerez un rôle clé dans la conception et l’industrialisation de pipelines de données et de modèles d’IA. 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. Responsabilités 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.

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.

Compétences requises Techniques

  • Maîtrise des outils d’ETL comme Azure Data Factory.
  • Maitrise des systèmes de gestion de base de données cloud comme Snowflake.
  • 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.
  • Niveau de connaissance avancé de la langue anglaise puisque la personne devra échanger par courriel et vidéoconférence avec les équipes des différentes lignes d’affaires anglophones pour l’ensemble du Canada sur une base hebdomadaire. Les tâches en anglais comprennent de la communication orale par visioconférence, ainsi que de la rédaction de documents.
  • Support le soir et les fins de semaine en rotation (3 personnes)
  • Connaissance du secteur de l’assurance ou des services financiers (atout).
Originally posted on LinkedIn

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