Senior Data Engineer

Job Title: Senior Data Platform Engineer

All Together, Extraordinary

At Aduna , we’re building the backbone of the global API economy. By connecting telecom operators, cloud platforms, and software innovators, we’re enabling the next generation of digital communication services.

Build and evolve our modern data platform so teams can reliably discover, trust, and use data for BI, analytics, and ML. You will design and implement the reference architecture across ingestion, storage, transformation, serving, and governance establishing data contracts, quality/observability controls, and secure access patterns to deliver a scalable, production-grade data foundation.

What You’ll Do

• Design and implement scalable data platform architecture patterns (lake/Lakehouse/warehouse) aligned with the organization priorities and roadmap.
• Build and operate key data pipelines (ingestion, transformation, serving) using scalable batch and streaming patterns.
• Implement core data standards (modeling, layering, naming, metadata, contracts) and support adoption across teams.
• Implement governance controls: ownership, classification/PII handling, RBAC, retention, auditability.
• Establish data quality and observability: validation checks, monitoring/alerting, incident triage, remediation and postmortems.
• Define and monitor dataset SLOs/SLAs (freshness, completeness, latency) for critical data products.
• Deliver curated, reusable datasets for BI and ML readiness (documentation, traceability, reproducibility support).
• Create reference implementations, templates, and technical guidance to improve consistency and delivery speed.

What You Bring

• 6+ years in data architecture, data engineering and data DataOps with hands-on production delivery.
• Strong SQL and Python skills, with proven ability to build maintainable pipelines and data models in production.
• Experience designing and operating cloud data platforms with attention to reliability, security, performance, and cost.
• Practical experience implementing data governance, metadata/lineage, access controls, and data quality controls.
• Strong engineering judgment, with the ability to execute within a defined roadmap and collaborate across teams.

✨ Bonus

• Databricks and/or Snowflake and/or AWS EMR experience (or equivalent).
• Orchestration/transformation tools (Airflow/Dagster/Prefect; dbt).
• Streaming/event systems (Kafka/Kinesis/Event Hubs; Flink/Spark Streaming).
• Lakehouse table formats (Delta/Iceberg/Hudi) and medallion patterns.
• Catalog/lineage/governance tools (Purview/Collibra/DataHub/Unity Catalog/Alation).
• DataOps practices (CI/CD, testing, IaC—Terraform or equivalent).
• ML data enablement familiarity (feature-ready datasets, lineage for ML inputs).

Technical stack examples

Cloud (AWS/Azure or equivalent), kubernetes, lakehouse/warehouse plateforms (databricks/snowflake) plus object storage, Spark/SQL/Python, orchestration tools (Airflow/Dagster), streaming platforms (Kafka/Flink), governance/catalog (Purview/Collibra/DataHub), data quality/observability (GE/Soda/monitoring), BI tools (Power BI/Tableau/Looker), CI/CD and IaC.

Why Join Aduna?

• Impactful Work: Shape cutting-edge digital platforms that millions will rely on
• Innovative Culture: High ownership, collaboration, and learning
• Growth & Flexibility: modern tools, and work-life balance

Our Offer:

• Hybrid model : 2-3 days in the Montreal office
• Competitive salary and full benefits (dental & medical, RRSP/DPSP)
• Unlimited paid time off

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Aduna is committed to a diverse and inclusive workplace and welcomes applicants from all backgrounds.

Ingénieur senior en plateformes de données

Ensemble, nous faisons l'exceptionnel

Chez Aduna , nous construisons l'infrastructure de l'économie mondiale des API. En mettant en relation les opérateurs de télécommunications, les plateformes cloud et les innovateurs en matière de logiciels, nous rendons possible la prochaine génération de services de communication numérique.

Développez et faites évoluer notre plateforme de données moderne afin que les équipes puissent identifier, valider et exploiter les données en toute fiabilité pour la BI, l'analyse et le ML. Vous concevrez et mettrez en œuvre l’architecture de référence couvrant l’ingestion, le stockage, la transformation, la mise à disposition et la gouvernance, en établissant des contrats de données, des contrôles de qualité et d’observabilité, ainsi que des modèles d’accès sécurisés, afin de fournir une base de données évolutive et de qualité production.

Ce que vous ferez

• Concevoir et mettre en œuvre des modèles d’architecture de plateforme de données évolutifs (lake/Lakehouse/entrepôt) alignés sur les priorités et la feuille de route de l’organisation.
• Construire et exploiter des pipelines de données clés (ingestion, transformation, mise à disposition) à l'aide de modèles évolutifs de traitement par lots et de streaming.
• Mettre en œuvre des normes de données fondamentales (modélisation, stratification, nommage, métadonnées, contrats) et soutenir leur adoption par toutes les équipes.
• Mettre en œuvre des contrôles de gouvernance: propriété, classification/traitement des données à caractère personnel, RBAC, conservation, auditabilité.
• Mettre en place la qualité et l’observabilité des données: contrôles de validation, surveillance/alertes, triage des incidents, remédiation et analyses rétrospectives.
• Définir et surveiller les SLO/SLA des ensembles de données (actualité, exhaustivité, latence) pour les produits de données critiques.
• Fournir des ensembles de données sélectionnés et réutilisables pour la préparation à la BI et au ML (documentation, traçabilité, prise en charge de la reproductibilité).
• Créer des implémentations de référence, des modèles et des guides techniques pour améliorer la cohérence et la rapidité de livraison.

Ce que vous apportez

• 6+ ans d’expérience en architecture de données, ingénierie de données et DataOps, avec une expérience pratique de la mise en production.
• Solides compétences en SQL et Python, avec une capacité avérée à construire des pipelines et des modèles de données maintenables en production.
• Expérience dans la conception et l’exploitation de plateformes de données dans le cloud, en accordant une attention particulière à la fiabilité, la sécurité, les performances et les coûts.
• Expérience pratique de la mise en œuvre de la gouvernance des données, des métadonnées/de la traçabilité, des contrôles d'accès et des contrôles de qualité des données.
• Solide jugement technique, avec la capacité d'exécuter des tâches dans le cadre d'une feuille de route définie et de collaborer entre les équipes.

✨ Bonus

• Expérience avec Databricks et/ou Snowflake et/ou AWS EMR (ou équivalent).
• Outils d'orchestration/de transformation (Airflow/Dagster/Prefect; dbt).
• Systèmes de streaming/d'événements (Kafka/Kinesis/Event Hubs; Flink/Spark Streaming).
• Formats de tables Lakehouse (Delta/Iceberg/Hudi) et modèles Medallion.
• Outils de catalogue/lignée/gouvernance (Purview/Collibra/DataHub/Unity Catalog/Alation).
• Pratiques DataOps (CI/CD, tests, IaC — Terraform ou équivalent).
• Maîtrise de la préparation des données pour le ML (ensembles de données prêts à l'emploi, lignée des données d'entrée pour le ML).

Exemples de pile technique

Cloud (AWS/Azure ou équivalent), Kubernetes, plateformes Lakehouse/entrepôt de données (Databricks/Snowflake) ainsi que stockage objet, Spark/SQL/Python, outils d’orchestration (Airflow/Dagster), plateformes de streaming (Kafka/Flink), gouvernance/catalogue (Purview/Collibra/DataHub), qualité des données/observabilité (GE/Soda/surveillance), outils BI (Power BI/Tableau/Looker), CI/CD et IaC.

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• Un travail qui a de l'impact: concevez des plateformes numériques de pointe sur lesquelles des millions de personnes pourront compter
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• Salaire compétitif et avantages sociaux complets (assurance dentaire et médicale, REER/RPDB)
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