Senior Data Engineer

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Own the design, development, modernization, and operation of scalable data platforms, pipelines, and data products supporting digital experiences, investment analytics, management reporting, and enterprise decision-making. This role combines hands-on engineering with architectural judgment, technical leadership, and the development of reusable engineering patterns across cloud and hybrid environments.

• Own end-to-end delivery of enterprise data products, spanning architecture, design, development, testing, implementation, documentation, and production support.
• Define technical architecture and design across ingestion, transformation, orchestration, storage, data modelling, serving, and observability layers.
• Build and optimize scalable batch and near-real-time data pipelines using Python, SQL, SAS, AWS Glue, Athena, PySpark, APIs, databases, file-based integrations, and cloud object storage.
• Drive modernization of legacy data ecosystems, evolving on-premises workloads toward secure, scalable cloud and lakehouse architectures while supporting hybrid integration with platforms that remain on-premises.
• Establish scalable engineering practices through reusable frameworks, development standards, automated testing, CI/CD, observability, runbooks, and operational controls.
• Make pragmatic architecture decisions that balance scalability, security, reliability, performance, cost, maintainability, and speed to market.
• Provide technical leadership across the engineering lifecycle, leading design and code reviews, resolving complex production issues, mentoring engineers, and shaping technical direction.
• Partner with business and technology stakeholders to turn complex or ambiguous requirements into scalable, production-ready data solutions.

• Build data products that power decision-making across AUM, flows, revenue, performance, attribution, holdings, transactions, products, clients, and distribution analytics.
• Design connected data models spanning portfolios, mandates, funds, share classes, securities, issuers, benchmarks, accounts, brokers, and legal entities.
• Engineer trusted and audit-ready data through reconciliation, effective-dating, lineage, entitlements, data-quality controls, and traceability across the data lifecycle.
• Partner with investment and business SMEs to preserve critical business logic and data meaning while modernizing legacy calculations, workflows, and reporting processes.

• Bachelor’s degree in computer science, engineering, data, or a related discipline, or equivalent practical experience.
• 7+ years of progressive data or software engineering experience, designing and delivering production-grade data pipelines, platforms, and analytical solutions.
• Advanced proficiency in Python and SQL, with strong engineering practices across modular development, performance optimization, automated testing, troubleshooting, and maintainable code design.
• Deep experience with modern data engineering patterns, including ETL/ELT, APIs and data integration, orchestration, relational and dimensional modelling, data warehousing, lakehouse architectures, and distributed data processing.
• Hands-on experience designing and delivering solutions on cloud-based data platforms, preferably AWS, spanning storage, compute, integration, security, monitoring, and deployment.
• Experience with distributed data processing frameworks such as PySpark/Spark, working across structured and semi-structured data, with a strong understanding of batch and near-real-time processing patterns.
• Strong understanding of modern engineering practices, including Git, CI/CD, automated testing, observability, monitoring, alerting, incident management, and production support.
• Proven ability to own technical design and influence engineering direction, including architecture decisions, design and code reviews, engineering standards, and technical mentorship.
• Strong communication, judgment, and prioritization skills, with the ability to navigate ambiguity, articulate technical trade-offs, and collaborate effectively across engineering, technology, and business teams.

• Experience working with asset management, wealth management, capital markets, securities, or investment-data platforms, with an understanding of how investment data supports analytics and decision-making.
• Experience with modern data technologies such as AWS data services, Databricks, Snowflake, Redshift, SageMaker, Airflow, and dbt or comparable technologies.
• Experience modernizing legacy data and reporting ecosystems, including SAS, TIBCO IBI WebFOCUS, spreadsheet-driven processes, and other on-premises or legacy platforms.
• Familiarity with enterprise data governance and management practices, including data cataloguing, lineage, data quality, master/reference data, metadata management, and access controls.
• Exposure to AI/ML and advanced analytics data patterns, including the data pipelines and platform capabilities required to support machine learning and AI-driven use cases.

• Highly reliable and trusted data products, with clear ownership, observability, automated quality controls, and operational support embedded throughout the engineering lifecycle.
• Reusable engineering frameworks and patterns that improve consistency, reduce duplicated effort, and accelerate delivery.
• A simpler, more modern data ecosystem, reducing manual processes, operational risk, technical debt, and dependency on legacy platforms.
• Scalable, well-governed data foundations that strengthen confidence in investment, client, distribution, management, finance, and regulatory reporting.
• Stronger engineering practices across the team, through technical leadership, thoughtful architecture, effective design reviews, documentation, and mentorship.
• Faster delivery of business value by translating complex investment-data requirements into resilient, maintainable, and production-ready solutions.

Salaire :

Type de rémunération :

Ce qui précède représente la fourchette et le type de rémunération de BMO Groupe financier.

Les salaires varieront en fonction de facteurs comme l’emplacement, les compétences, l’expérience, les études et les qualifications pour le poste et pourront inclure une structure de commissions. Les salaires pour les postes à temps partiel seront calculés au prorata du nombre d’heures travaillées régulièrement. Pour les rôles à commission, le salaire susmentionné représente la cible de BMO Groupe financier pour la première année au poste.

La rémunération totale offerte par BMO variera selon le type de rémunération associé au poste et peut comprendre des primes de rendement, des primes discrétionnaires ainsi que d’autres avantages et récompenses. BMO offre également une assurance santé, le remboursement des frais de scolarité, une assurance accident et une assurance vie, ainsi que des régimes d’épargne-retraite. Pour en savoir plus sur nos avantages sociaux, consultez le site : https://jobs.bmo.com/ca/fr/R%C3%A9mun%C3%A9ration-globale

À propos de nous

À BMO, nous sommes animés par une raison d’être commune : Avoir le cran de faire une différence dans la vie, comme en affaires. Cette raison d’être nous invite à entraîner des changements positifs et durables pour nos clients, nos collectivités et nos gens. En travaillant ensemble, en innovant et en repoussant les limites, nous transformons des vies et des entreprises et favorisons la croissance économique partout dans le monde.

En tant que membre de l'équipe de BMO, vous êtes valorisé, respecté et entendu, et vous avez plus de moyens pour progresser et obtenir des résultats. Nous nous efforçons de vous aider à obtenir des résultats dès le premier jour, pour vous-même et nos clients. Nous vous offrirons les outils et les ressources dont vous avez besoin pour franchir de nouvelles étapes, car vous aidez nos clients à franchir les leurs. Au moyen de formation et de coaching approfondis ainsi que de soutien de la direction et d'occasions de réseautage, nous vous aiderons à acquérir une expérience enrichissante et à élargir votre groupe de compétences.

Pour en savoir plus, visitez-nous à l'adresse https://jobs.bmo.com/ca/fr.

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