Petal recherche un(e) Ingnieur(e) de donnes AI-enabled pour rejoindre une petite quipe plateforme qui btit la prochaine gnration de notre plateforme de donnes, afin de soutenir la BI avance et dactiver les workflows dIA dans toute lorganisation.

Ce nest pas un rle traditionnel dingnierie de donnes.

Nous cherchons une personne qui a dj adopt le dveloppement AI-enabled et qui peut dmontrer, par des exemples concrets, comment elle utilise lIA pour livrer plus vite, mieux et avec plus de levier.

La personne retenue aidera Petal devenir une organisation AI-enabled en combinant de solides bases en ingnierie de donnes avec une expertise pratique en livraison assiste par lIA.

Elle devra pouvoir travailler, enseigner, influencer et guider .

Notre plateforme de donnes sert nos clients, les quipes produit et dveloppement, ainsi que les utilisateurs daffaires internes.

La vision est de rendre la plateforme prte pour lIA : gouverne, fiable, riche smantiquement, et conue pour les humains comme pour les systmes dIA.

Les candidat(e)s doivent dmontrer comment ils utilisent les outils dIA en livraison relle, et non seulement en exprimentation.

Ce que tu feras Collaborer avec les quipes produit, ingnierie, les quipes en contact client et les utilisateurs daffaires pour btir des produits de donnes fiables, bien modliss et prts pour lIA, destins aux clients, aux produits et aux cas dusage internes.

Aider dfinir et implanter une couche smantique qui rend les donnes plus faciles consommer pour les humains, les outils de BI et les systmes dIA.

Soutenir un modle de BI fdr o les consommateurs de la plateforme peuvent crer leurs propres insights de faon scurise.

Utiliser quotidiennement des outils dIA pour acclrer le dveloppement, les tests, la documentation, le dbogage, lanalyse et la conception.

Aider tablir des pratiques concrtes de dveloppement AI-enabled pour lquipe.

Donner lexemple en utilisant lIA pour accrotre la productivit tout en maintenant la qualit, la scurit, la gouvernance et la confiance.

Lownership va au-del du dveloppement et inclut lexploitation continue des services.





Les candidat(e)s doivent tre prt(e)s participer notre processus dastreinte dentreprise et de rponse aux incidents.

Ce que nous recherchons Nous recherchons une personne capable dexpliquer clairement son parcours en ingnierie de donnes et en dveloppement AI-enabled, avec des exemples concrets de la faon dont elle a utilis lIA pour amliorer sa livraison.

Tu devrais tre en mesure dexpliquer: Ton expertise en ingnierie de donnes Comment ton workflow de dveloppement est devenu plus productif grce lIA.

Quels outils dIA tu utilises, et pour quels types de travaux.

Comment tu valides, rvises et amliores les rsultats gnrs par lIA. O lIA fonctionne bien, o elle choue, et comment tu gres ces risques.

Comment tu as aid dautres personnes adopter des faons de travailler AI-enabled.

Une exprience en environnement de donnes rglement, sensible la confidentialit ou li la sant serait un atout.

Comptences requises Solide exprience en ingnierie de donnes , incluant SQL, la modlisation des donnes, les pipelines de traitement, les tests, la documentation et les intgrations de donnes en production.

Capacit btir des produits de donnes de grande qualit avec une proprit claire, des dfinitions prcises, des tests, du lignage et de la gouvernance.

Solide comprhension de la modlisation smantique prte pour lIA , des mtriques, des dfinitions daffaires, de lexposition scurise de donnes par API et de lanalytique en libre-service.

Une mentalit plateforme / produit plutt quune approche par solutions ponctuelles, avec une expertise en infrastructure cloud et Dev

Ops, architecture de donnes et cration de capacits rutilisables.

Aisance travailler au sein dune petite quipe o lownership, linitiative et la communication comptent.

Exprience dmontrable dans lutilisation doutils dIA dans un contexte rel dingnierie ,



comme Cursor, Claude, ChatGPT, Copilot ou des outils similaires.

Capacit enseigner, coacher et influencer les autres alors que Petal volue vers des faons de travailler AI-enabled.

Exprience dans la cration de pipelines de machine learning pour des solutions logicielles de calibre entreprise .

Nous utilisons actuellement Snowflake Cloud, DBT, Airbyte, Airflow, Python, Infrastructure as Code (Terraform, Kubernetes, Helm), Azure Cloud, Kafka, Debezium, Git

Lab, Prompt Engineering, Vector Databases, Lang

Chain/Lang

Graph et Matillion.

La position de Petal sur le tltravail notre avis, une entreprise ne peut prtendre tre moderne, innovante et avoir cur le bien-tre de son quipe, sans tenter d''intgrer le tltravail au niveau que leur modle d''affaires leur permet.

Les employs de Petal continuent de bnficier de l''option de tltravail la flexibilit maximale permise par la nature de leur poste et le bon fonctionnement des oprations.

Nos avantages Allocation de travail hybride rcurrente; Une rmunration qui reconnat ta contribution; 4 6 semaines de vacances par anne; 5 jours personnels pays par anne; Un rgime de REER / RPDB collectif avec contribution de l''employeur; Les avantages sociaux complets, ds ton premier jour; Une allocation annuelle de mieux-tre de 250$; L''accs l''application de tlmdecine Lumino Sant; Des horaires de travail flexibles et plus encore.

Petal souscrit un programme daccs lgalit en emploi et les membres des groupes viss savoir les femmes, les personnes handicapes, les personnes autochtones et les minorits visibles sont encourags soumettre leur candidature.

Si vous tes une personne handicape, vous pouvez recevoir, sur demande, de lassistance pour le processus de prslection et de slection.

Un petit mot key: Nous avons remarqu que certains sites externes publient nos offres sous des titres demploi incorrects.

Pour trouver nos vraies opportunits et rejoindre notre quipe, pensez toujours passer par notre site carrires officiel ou nos partenaires de confiance.

Nous avons hte de dcouvrir votre candidature!

📌 Ingénieur de données - Plateforme de données (AI-Enabled) (Montreal)
🏢 Petal
📍 Montreal