ABOUT VALPAY At Valpay, we''re building the next generation of embedded payments.

We help SaaS companies turn payments from a utility into a new line of revenue our Pay

Fac-as-a-Service model delivers the benefits of integrated payments while we absorb the complexity.

More than 3,000 merchants across 12 verticals in North America, Europe and Australia run on our platform.

Our Growth Pods operate like small business units: each one owns the software partners it acquires, the merchants it activates, and the revenue it grows. THE ROLE As a Senior Data Engineer, you''ll design, build and operate the data platform behind Valpay''s analytics, reporting, product development and day-to-day operational decisions.

Payments data is our core asset every transaction, settlement and merchant interaction flows through systems you''ll help shape.

You''ll work alongside Engineering, Product, Finance, Operations and the Growth Pods to make data reliable, accessible and trusted across the company, and increasingly to make it usable by the AI-powered tools and features we''re building on top of it.

This is an on-site role at our Montreal office.

We build in person: our data, engineering and Growth Pod teams sit together, and the quickest way to untangle a payments data problem is at a whiteboard with the people who own the system. WHAT YOU''LL DO Design, build and maintain scalable data pipelines and ELT/ETL processes across both batch and streaming workloads.

Model and optimize our Snowflake warehouse dimensional models, dbt transformations, and the semantic layer that analytics and product teams build on.

Build the data foundations for payments reporting: transaction lifecycle, settlement and reconciliation, merchant performance and partner revenue.

Own data quality, integrity, lineage and observability.

You''ll define what ''trustworthy'' means here and build the tooling that proves it.

Improve the performance, reliability and cost efficiency of the platform as transaction volumes grow.

Prepare and serve data for AI and LLM use cases clean, well-documented, well-governed datasets that internal AI tools and customer-facing features can depend on.

Partner with stakeholders across the business to turn open-ended questions into well-scoped data solutions.

Work with software engineers to embed data solutions into customer-facing products and internal systems.

Set and document the standards, patterns and practices the data team will grow into. WHAT YOU''LL BRING 5+ years building and running production data systems as a Data Engineer, Analytics Engineer, or in a closely related role.

Advanced SQL and strong Python (or a comparable language), with production engineering habits version control, testing, code review, CI/CD.

Hands-on experience with our core stack: Snowflake, dbt and Airflow, or close equivalents you can carry across quickly.

Strong data modeling and warehousing fundamentals dimensional modeling, incremental patterns, slowly changing dimensions and a working understanding of distributed data systems.

Experience on a major cloud platform (AWS, Azure or GCP). A track record of working cross-functionally and explaining technical trade-offs to people who don''t share your background. A degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, Statistics or a related quantitative field or equivalent hands-on experience. NICE TO HAVE Experience in payments, fintech, financial services or another transaction-heavy, accuracy-critical environment.

Direct exposure to embedded payments, Pay

Fac models, merchant acquiring or payment processing.

Experience building data infrastructure for AI/LLM applications retrieval pipelines, vector stores, context or feature layers, evaluation datasets.

Fluency with AI-assisted development tools in your day-to-day engineering work.

Real-time streaming and event-driven architectures (Kafka, Kinesis or similar).

Familiarity with data governance, privacy and security in regulated environments (PCI DSS, SOC 2, Quebec''s Law 25, GDPR).

Experience building customer-facing data products or analytics platforms. WHAT SUCCESS LOOKS LIKE In your first 90 days, you know our payments data model end to end and have shipped improvements to the pipelines the business depends on most.

By six months, data quality and observability are measurably better teams trust the numbers and stop rebuilding their own versions of them.





By twelve months, the platform handles materially higher volume without a proportional rise in cost or incidents, and the patterns you''ve set are how the team builds by default. WHY VALPAY Foundational work, not maintenance.

You''ll make architecture decisions that shape the platform for years, at a company still early enough for those decisions to matter.

Real ownership.

Our Growth Pods run like small businesses.

Data isn''t a service desk here it''s how decisions get made.

Payments at scale, without the bureaucracy. 3,000+ merchants across three continents, and a team small enough that you''ll know everyone building it.

Visible impact.

You''ll see your work in the numbers the business runs on.

Competitive compensation, comprehensive benefits, and room to grow technically or into leadership. WORKING AT VALPAY This is a full time, on-site position based in our Montreal office.

Valpay is an equal opportunity employer.

We welcome applications from all qualified candidates and are committed to an inclusive, barrier-free hiring process.

If you need an accommodation at any point in the process, let us know and we''ll work with you. ___________________________________________________________________________________________ PROPOS DE VALPAY Chez Valpay, nous btissons la prochaine gnration de paiements intgrs.

Nous aidons les entreprises SaaS transformer les paiements, d''un simple service utilitaire en une nouvelle source de revenus : notre modle Pay

Fac as a Service leur en procure tous les avantages pendant que nous absorbons la complexit.

Plus de 3 000 marchands rpartis dans 12 secteurs verticaux en Amrique du Nord, en Europe et en Australie utilisent notre plateforme.

Nos Growth Pods fonctionnent comme de petites units d''affaires : chacune est responsable des partenaires logiciels qu''elle recrute, des marchands qu''elle active et de la croissance des revenus qu''elle gnre. LE POSTE titre d''ingnieur(e) de donnes principal(e), vous concevrez, btirez et exploiterez la plateforme de donnes qui soutient l''analytique, la production de rapports, le dveloppement de produits et les dcisions oprationnelles quotidiennes de Valpay.

Les donnes de paiement sont notre actif central : chaque transaction, chaque rglement et chaque interaction marchande transite par des systmes que vous contribuerez faonner.

Vous collaborerez avec les quipes d''ingnierie, de produit, des finances, des oprations et les Growth Pods afin de rendre les donnes fiables, accessibles et dignes de confiance dans toute l''entreprise et, de plus en plus, exploitables par les outils et fonctionnalits aliments par l''IA que nous dveloppons par-dessus.

Ce poste s''exerce en prsentiel notre bureau de Montral.

Nous btissons ensemble, sur place : nos quipes de donnes, d''ingnierie et nos Growth Pods travaillent cte cte, et la faon la plus rapide de dnouer un problme de donnes de paiement reste le tableau blanc, avec les personnes qui connaissent le systme. VOS RESPONSABILITS Concevoir, btir et maintenir des pipelines de donnes volutifs et des processus ELT/ETL, en traitement par lots comme en continu.

Modliser et optimiser notre entrept Snowflake : modles dimensionnels, transformations dbt et couche smantique sur laquelle s''appuient les quipes d''analytique et de produit.

Btir les fondations de donnes de la production de rapports sur les paiements : cycle de vie des transactions, rglement et rapprochement, performance des marchands et revenus des partenaires.

Assumer la responsabilit de la qualit, de l''intgrit, de la traabilit et de l''observabilit des donnes.

Vous dfinirez ce que fiable signifie ici et btirez les outils qui le dmontrent.

Amliorer la performance, la fiabilit et l''efficience des cots de la plateforme mesure que les volumes de transactions augmentent.

Prparer et livrer les donnes destines aux cas d''usage d''IA et de grands modles de langage (GML) : jeux de donnes propres, bien documents et bien encadrs,



sur lesquels nos outils internes d''IA et nos fonctionnalits clients pourront compter.

Travailler avec les parties prenantes de l''entreprise pour transformer des questions ouvertes en solutions de donnes bien cadres.

Collaborer avec les dveloppeurs pour intgrer les solutions de donnes aux produits destins aux clients et aux systmes internes. tablir et documenter les normes, les pratiques et les modles de rfrence qui guideront la croissance de l''quipe de donnes. VOTRE PROFIL 5 ans ou plus d''exprience btir et exploiter des systmes de donnes en production, titre d''ingnieur(e) de donnes, d''ingnieur(e) analytique ou dans un rle troitement li.

Matrise avance du SQL et solide matrise de Python (ou d''un langage comparable), avec de bonnes pratiques d''ingnierie en production : gestion de versions, tests, revue de code, CI/CD.

Exprience pratique de notre pile technologique: Snowflake, dbt et Airflow, ou des quivalents proches que vous pouvez transposer rapidement.

Solides bases en modlisation et en entreposage de donnes modlisation dimensionnelle, traitements incrmentiels, dimensions volution lente et bonne comprhension des systmes de donnes distribus.

Exprience d''une grande plateforme infonuagique (AWS, Azure ou GCP).

Un parcours dmontrant votre capacit travailler de faon transversale et expliquer des compromis techniques des personnes qui ne partagent pas votre expertise.

Un diplme en informatique, en gnie, en mathmatiques, en statistique ou dans une discipline quantitative connexe ou une exprience pratique quivalente. ATOUTS SUPPLMENTAIRES Exprience dans les paiements, les technologies financires, les services financiers ou un autre environnement fort volume transactionnel o l''exactitude est critique.

Exposition directe aux paiements intgrs, aux modles Pay

Fac, l''acquisition de marchands ou au traitement des paiements.

Exprience de la construction d''infrastructures de donnes pour des applications d''IA ou de GML : pipelines de recherche documentaire, bases vectorielles, couches de contexte ou de caractristiques, jeux de donnes d''valuation.

Aisance avec les outils de dveloppement assists par l''IA dans votre travail quotidien.

Architectures de diffusion en continu en temps rel et architectures vnementielles (Kafka, Kinesis ou quivalents).

Connaissance de la gouvernance, de la confidentialit et de la scurit des donnes en environnement rglement (PCI DSS, SOC 2, Loi 25, RGPD).

Exprience de la cration de produits de donnes ou de plateformes analytiques destins aux clients. CE QUOI RESSEMBLE LA RUSSITE Aprs 90 jours, vous matrisez notre modle de donnes de paiement de bout en bout et avez livr des amliorations aux pipelines les plus critiques pour l''entreprise.

Aprs six mois, la qualit et l''observabilit des donnes se sont amliores de faon mesurable : les quipes se fient aux chiffres et cessent d''en reconstruire leurs propres versions.

Aprs douze mois, la plateforme absorbe des volumes nettement plus levs sans hausse proportionnelle des cots ni des incidents, et les modles que vous avez tablis sont devenus la faon de faire par dfaut de l''quipe. POURQUOI VALPAY Du travail fondateur, pas de l''entretien.

Vous prendrez des dcisions d''architecture qui faonneront la plateforme pour des annes, dans une entreprise encore assez jeune pour que ces dcisions comptent.

De la vritable autonomie.

Nos Growth Pods fonctionnent comme de petites entreprises.

Ici, les donnes ne sont pas un centre de service : c''est ainsi que les dcisions se prennent.

Des paiements grande chelle, sans la bureaucratie.

Plus de 3 000 marchands sur trois continents, et une quipe assez petite pour que vous connaissiez toutes les personnes qui la btissent.

Un impact visible.

Vous verrez votre travail dans les chiffres qui font tourner l''entreprise.

Une rmunration concurrentielle, une gamme complte d''avantages sociaux et de relles possibilits d''volution, sur le plan technique comme vers la gestion. TRAVAILLER CHEZ VALPAY Il s''agit d''un poste temps plein, en prsentiel, notre bureau de Montral.

Valpay souscrit au principe de l''galit d''accs l''emploi.

Nous accueillons les candidatures de toutes les personnes qualifies et nous nous engageons offrir un processus d''embauche inclusif et sans obstacle.

Si vous avez besoin d''une mesure d''adaptation une tape ou l''autre du processus, faites-le-nous savoir et nous trouverons une solution avec vous.

📌 Ingénieur(e) de données principal(e) | Senior Data Engineer
🏢 Valsoft
📍 Montreal