About Flinks Flinks is the embedded finance platform that brings together connectivity, intelligence, and payments giving businesses the infrastructure they need to build and deliver seamless financial experiences at scale.

As a leader in Open Finance in Canada, weve grown since 2016 into one of North Americas most trusted platforms for financial data access, enrichment, and money movement.

We work with innovators across many industries, including lending, fintech, banking, insurance, and wealth management.

Today, our platform connects to 15,000+ financial institutions across North America and powers over 1M monthly connections.

We also give our customers unprecedented visibility into 4,500+ real-time financial insights to support smarter decisioning.

Companies rely on Flinks to streamline onboarding, verify income, assess credit risk, and power faster payment experiences.

Were on a mission to drive financial innovation and help businesses build financial experiences that feel effortless, connected, and customer-first.

Thats where you come in.

The Role We''re hiring our Senior Data Engineer (Data / ML Platform) to stand up data engineering as a discipline at Flinks .

You''ll own the data and ML platform that turns models into reliable production services, harden the data models the business runs on and close the seam between our data scientists and the product teams.

This is a high-ownership, greenfield-leaning role: much of this foundation is yours to build and own, not inherit.

If you like being the person who makes data and ML production-grade - pipelines, serving, governance, reliability - and you want broad impact across a company''s data, this is built for you.

What You''ll Do Own and evolve the data platform - the Big

Query warehouse, dbt transformation layers, Airflow / Cloud Composer orchestration and Pub/Sub ingestion that feed every model and metric.

Build and operate the ML platform - training pipelines (Kubeflow on Vertex AI), model serving (FastAPI behind Vertex endpoints), CI/CD, containerization and typed contracts.

Take operational ownership of model-serving infrastructure so reliability isn''t carried by the data scientists alone.

Harden and standardize the data models the business depends on - improving schemas, fixing data-quality issues and establishing trustworthy source-of-truth feeds.

Establish data governance and observability - bring data that lives outside the warehouse under proper governance and build operational metrics for products that don''t yet have them .

Standardize how data engineering is done across product lines - patterns, tooling and pipelines other teams can adopt.

Partner across data science, backend and product on the producer to consumer contract (models produced by data science, consumed/aggregated downstream, surfaced to clients).

What You''ll Work On You''ll help build and evolve the data platform that powers Flinks'' financial intelligence products, supporting everything from transaction enrichment and categorization to risk and payments decisioning.

Key areas of focus include: Building scalable data pipelines that process and transform large volumes of financial data.

Designing and maintaining reliable datasets, data models, and feature pipelines used by machine learning and product teams.

Improving data quality, observability, and operational metrics across our platform and customer-facing products.

Developing cost-efficient, high-performance data services and infrastructure that support real-time and batch workloads.

Partnering closely with Data Science, Product, and Engineering teams to enable new capabilities and accelerate product delivery.

Contributing to the evolution of our data platform architecture as we continue to scale our products, customers, and machine learning capabilities.

Our stack Python, SQL, Bash Google Cloud Platform (GCP) Big

Query and dbt Airflow (Cloud Composer), Pub/Sub, and Cloud Functions Kubeflow, Vertex AI, MLflow, and FastAPI Docker, Terraform, and Protocol Buffers Azure Dev

Ops Grafana and GCP Logging You don''t need experience with every tool listed above - strong Data Engineering fundamentals and experience building production data platforms matter more than direct experience with our exact stack. SQL is the exception : it''s a non-negotiable (see Key Requirements).

Why This Role Greenfield ownership help build and evolve the data platform that powers Flinks'' next generation of data and machine learning products.

High leverage impact your work enables Data Science, Product, Engineering, and Risk teams to move faster with reliable, trusted data.

Real-world scale and complexity work with large volumes of financial data powering products used by banks, fintechs, and financial institutions across North America.

Modern cloud-native environment build on a modern GCP stack using contemporary data, platform, and machine learning tooling.

Key Requirements Experience: 5+ years of hands-on Data Engineering experience designing, building, and operating production data platforms, pipelines, and warehouse solutions in a cloud workplace.

Data Engineering Expertise: Strong experience with ETL/ELT development, data modeling, schema design, orchestration, data quality, lineage, and warehouse optimization.

Experience with Big

Query, dbt, Airflow, or equivalent modern data tooling is highly desirable.

Technical Foundation: Expert SQL and strong Python skills, with the ability to build scalable, maintainable, and well-tested data solutions that support both operational and analytical workloads.

Cloud Data Platforms: Experience working with modern cloud-native data ecosystems, including data warehouses, event-driven architectures, distributed processing, and platform observability.

Operational Excellence: Demonstrated ownership of production systems, including monitoring,



reliability, performance tuning, cost optimization, incident response, and ongoing platform improvements.

Machine Learning Platform Exposure: Experience supporting machine learning workflows, feature pipelines, model-serving infrastructure, or MLOps environments is an asset, but a strong Data Engineering foundation is the primary requirement.

Collaboration: Ability to partner effectively with Data Science, Product, Engineering, and QA teams to deliver trusted, scalable, and well-governed data solutions.

Education: Bachelor''s degree in Computer Science, Data Engineering, Software Engineering, or a related technical field, or equivalent practical experience.

Work Authorization: Must be legally authorized to work in Canada.

Compensation Range For experienced and qualified hires located in Canada, of senior (IC4) level, the compensation range is between $120,000 to $160,000 CAD annually.

As part of the total rewards package, Flinks offers: Health & Dental coverage as of Day 1 Flexible Paid Time Off (FTO) Remote work environment with frequent in-person gatherings and activities.

Career development, learning opportunities and growth And more We are committed to providing accommodations for persons with disabilities.

If you require accommodation, we will work with you to meet your needs.

Flinks uses artificial intelligence (AI) during the recruitment process to assist in screening, assessing, or selecting applicants. --------------------------------------------------------------------------------------- propos de Flinks Flinks est une plateforme de finance intgre qui runit la connectivit, lintelligence financire et les paiements, offrant aux entreprises linfrastructure ncessaire pour concevoir et dployer des expriences financires fluides grande chelle.

Chef de file de la finance ouverte (Open Finance) au Canada, nous avons connu une croissance soutenue depuis 2016 pour devenir lune des plateformes les plus fiables en Amrique du Nord en matire daccs aux donnes financires, denrichissement des donnes et de mouvement de fonds.

Nous collaborons avec des entreprises innovantes dans de nombreux secteurs, notamment le crdit, les technologies financires (fintech), les services bancaires, lassurance et la gestion de patrimoine.

Aujourdhui, notre plateforme est connecte plus de 15 000 institutions financires travers lAmrique du Nord et soutient plus dun million de connexions mensuelles.

Nous offrons galement nos clients un accs plus de 4 500 indicateurs financiers en temps rel afin de favoriser une prise de dcision plus claire.

Les entreprises sappuient sur Flinks pour simplifier lintgration de leurs utilisateurs, vrifier les revenus, valuer le risque de crdit et offrir des expriences de paiement plus rapides.

Notre mission est dacclrer linnovation financire et daider les entreprises crer des expriences financires simples, connectes et centres sur leurs clients.

Cest l que vous entrez en jeu.

Le poste Nous recrutons notre Ingnieur(e) principal(e) en donnes (Plateforme Donnes / IA) afin dtablir lingnierie des donnes comme une discipline part entire chez Flinks.

Vous serez responsable de la plateforme de donnes et dapprentissage automatique qui transforme les modles en services de production fiables, renforcerez les modles de donnes sur lesquels lentreprise sappuie et assurerez la connexion entre nos scientifiques des donnes et les quipes produit.

Il sagit dun rle forte autonomie, orient vers la cration de nouvelles fondations : une grande partie de cette infrastructure sera concevoir, btir et faire voluer par vous, plutt qu hriter dun environnement existant.

Si vous aimez tre la personne qui rend les donnes et lIA prtes pour la production pipelines, mise en service des modles, gouvernance, fiabilit et que vous souhaitez avoir un impact important sur lensemble des capacits de donnes dune entreprise, ce rle est fait pour vous.

Ce que vous ferez Assurer la proprit et lvolution de la plateforme de donnes lentrept Big

Query, les couches de transformation dbt, lorchestration Airflow / Cloud Composer et les mcanismes dingestion Pub/Sub qui alimentent chaque modle et indicateur.

Concevoir, exploiter et faire voluer la plateforme dapprentissage automatique pipelines dentranement (Kubeflow sur Vertex AI), mise en service des modles (FastAPI derrire les points de terminaison Vertex), CI/CD, conteneurisation et contrats typs.

Assumer la responsabilit oprationnelle de linfrastructure de mise en production des modles afin que leur fiabilit ne repose pas uniquement sur les scientifiques des donnes.

Renforcer et standardiser les modles de donnes essentiels aux oprations de lentreprise amlioration des schmas, correction des problmes de qualit des donnes et mise en place de sources de vrit fiables.

Mettre en place des pratiques de gouvernance et dobservabilit des donnes intgrer sous une gouvernance approprie les donnes qui se trouvent lextrieur de lentrept et crer des mtriques oprationnelles pour les produits qui nen disposent pas encore.

Standardiser les pratiques dingnierie des donnes travers les diffrentes lignes de produits modles, outils et pipelines pouvant tre rutiliss par les autres quipes.

Collaborer troitement avec les quipes de science des donnes, de dveloppement backend et de produit afin de dfinir et maintenir le contrat entre producteurs et consommateurs de donnes (modles produits par la science des donnes, consomms ou agrgs en aval et exposs aux clients).





Ce sur quoi vous travaillerez Vous contribuerez btir et faire voluer la plateforme de donnes qui alimente les produits dintelligence financire de Flinks, soutenant notamment lenrichissement et la catgorisation des transactions, ainsi que les solutions de gestion du risque et de prise de dcision lies aux paiements.

Les principaux domaines dintervention incluent: Concevoir des pipelines de donnes volutifs capables de traiter et de transformer de grands volumes de donnes financires.

Concevoir et maintenir des ensembles de donnes, modles de donnes et pipelines de caractristiques fiables utiliss par les quipes dapprentissage automatique et de produit.

Amliorer la qualit des donnes, lobservabilit et les indicateurs oprationnels travers notre plateforme et nos produits destins aux clients.

Dvelopper des services et infrastructures de donnes performants et optimiss en cots afin de soutenir des charges de travail en temps rel et par lots.

Collaborer troitement avec les quipes Science des donnes, Produit et Ingnierie afin de permettre le dveloppement de nouvelles capacits et dacclrer la livraison de produits.

Contribuer lvolution de larchitecture de notre plateforme de donnes alors que nous continuons faire crotre nos produits, notre clientle et nos capacits dapprentissage automatique.

Notre environnement technologique Python, SQL, Bash Google Cloud Platform (GCP) Big

Query et dbt Airflow (Cloud Composer), Pub/Sub et Cloud Functions Kubeflow, Vertex AI, MLflow et FastAPI Docker, Terraform et Protocol Buffers Azure Dev

Ops Grafana et GCP Logging Vous navez pas besoin davoir travaill avec chacun des outils mentionns ci-dessus.

De solides fondations en ingnierie des donnes et une exprience dmontre dans la conception de plateformes de donnes en production sont plus importantes quune connaissance approfondie de notre pile technologique actuelle.

Le SQL constitue toutefois lexception : il sagit dune exigence incontournable (voir les exigences cls).

Pourquoi ce poste? Responsabilit sur un environnement en construction contribuez btir et faire voluer la plateforme de donnes qui alimentera la prochaine gnration de produits de donnes et dintelligence artificielle de Flinks.

Impact fort levier votre travail permettra aux quipes Science des donnes, Produit, Ingnierie et Risque davancer plus rapidement grce des donnes fiables et dignes de confiance. chelle et complexit relles travaillez avec dimportants volumes de donnes financires alimentant des produits utiliss par des banques, fintechs et institutions financires partout en Amrique du Nord.

Environnement infonuagique moderne dveloppez des solutions sur une pile technologique GCP moderne utilisant des outils contemporains de donnes, de plateformes et dapprentissage automatique.

Exigences essentielles Exprience: Plus de 5 ans dexprience pratique en ingnierie des donnes, incluant la conception, le dveloppement et lexploitation de plateformes de donnes, de pipelines et de solutions dentreposage de donnes en environnement infonuagique.

Expertise en ingnierie des donnes: Exprience approfondie en dveloppement ETL/ELT, modlisation de donnes, conception de schmas, orchestration, qualit des donnes, traabilit des donnes (data lineage) et optimisation dentrepts de donnes.

Une exprience avec Big

Query, dbt, Airflow ou des outils modernes quivalents est fortement souhaite.

Fondations techniques: Excellente matrise du SQL et solides comptences en Python, avec la capacit de concevoir des solutions de donnes volutives, maintenables et rigoureusement testes, soutenant la fois les besoins oprationnels et analytiques.

Plateformes de donnes infonuagiques: Exprience avec des cosystmes de donnes modernes natifs du nuage, incluant les entrepts de donnes, les architectures vnementielles, le traitement distribu et les pratiques dobservabilit des plateformes.

Excellence oprationnelle: Exprience dmontre dans la gestion de systmes en production, notamment en matire de surveillance, de fiabilit, doptimisation des performances, de contrle des cots, de gestion des incidents et damlioration continue des plateformes.

Exprience lie aux plateformes dapprentissage automatique: Une exprience soutenant des flux de travail dapprentissage automatique, des pipelines de caractristiques, des infrastructures de mise en production de modles ou des environnements MLOps constitue un atout.

Toutefois, une solide expertise en ingnierie des donnes demeure la principale exigence.

Collaboration: Capacit collaborer efficacement avec les quipes Science des donnes, Produit, Ingnierie et Assurance qualit (QA) afin de livrer des solutions de donnes fiables, volutives et bien gouvernes.

Formation: Baccalaurat en informatique, en ingnierie des donnes, en gnie logiciel ou dans un domaine technique connexe, ou exprience pratique quivalente.

Autorisation de travail: Doit tre lgalement autoris(e) travailler au Canada.

Fourchette salariale Pour les candidats expriments et qualifis rsidant au Canada, au niveau principal (IC4), la fourchette salariale annuelle se situe entre 120 000 $ et 160 000 $ CAD.

Ce que Flinks offre Dans le cadre de son programme global de rmunration et davantages sociaux, Flinks offre notamment: Couverture sant et dentaire ds le premier jour Politique de congs flexibles (FTO) Environnement de travail distance avec des rencontres et activits en personne rgulires Opportunits de dveloppement professionnel, dapprentissage et de croissance Et bien plus encore Accessibilit Flinks sengage offrir des mesures dadaptation aux personnes en situation de handicap.

Si vous avez besoin dun accommodement dans le cadre du processus de recrutement ou demploi, nous travaillerons avec vous afin de rpondre vos besoins.

Intelligence artificielle et recrutement Flinks utilise lintelligence artificielle (IA) dans le cadre de son processus de recrutement afin daider la prslection, lvaluation ou la slection des candidats.

📌 Senior Data Engineer (Montreal)
🏢 Flinks
📍 Montreal