Data Engineer Sr This role is hybrid, with the onsite locations in Montreal, QC, Canada or Toronto, ON, Canada.

Salary: $120,000–$140,000 CAD annualized We are seeking a Senior Data Engineer to design, build, and optimize modern data platforms that enable analytics, reporting, operational intelligence, and AI‑driven solutions. In this role, you will work across the full data lifecycle, developing scalable data pipelines, integrating complex data sources, and delivering high‑quality data solutions that support business and customer objectives. You will collaborate with architects, engineers, analysts, and stakeholders to modernize data environments and implement cloud‑based data platforms.

The ideal candidate is both a strong technical practitioner and a problem solver who enjoys working with modern data technologies, navigating ambiguity, and delivering scalable solutions in dynamic environments. Design, develop, and maintain scalable data pipelines that ingest, transform, and deliver data from structured, semi-structured, and unstructured sources. Build and support ETL/ELT solutions across cloud-based data platforms, data warehouses, lakehouses, and analytics environments.

Develop data integration frameworks that enable reliable, secure, and effective movement of data across systems. Design and implement dimensional models, transformation logic, and data structures that support analytics, reporting, and AI initiatives. Work with modern cloud data technologies such as Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, and related platforms.

Collaborate with architects and stakeholders to translate business requirements into scalable technical solutions. Apply data quality, testing, monitoring, lineage, and governance best practices throughout the development lifecycle. Optimize data pipelines and data platforms for performance, scalability, reliability, and cost efficiency.

Support modernization initiatives involving legacy data platforms, data warehouses, and integration technologies. Implement up-to-date engineering practices including source control, automated testing, deployment automation, and CI/CD processes. Troubleshoot and resolve complex technical issues across data platforms and integration environments.

Contribute to architecture reviews, solution design discussions, and continuous improvement initiatives. Stay current with evolving technologies, industry trends, and emerging approaches within data engineering, analytics, and AI. 6+ years of experience in Data Engineering, Data Integration, Analytics Engineering, Software Engineering, or a related technical discipline. ~ Strong experience designing, building, and supporting production-grade ETL/ELT pipelines and data integration solutions. ~ Advanced SQL skills, including query optimization, performance tuning, and data modeling. ~ Experience developing data solutions using Python, Scala, Java, or similar programming languages. ~ Experience working with cloud-based data platforms, data warehouses, lakehouses, and modern analytics environments. ~ Experience with distributed data processing technologies such as Spark or equivalent frameworks. ~ Hands‑on experience with one or more modern data platforms such as Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift, or similar technologies. ~ Understanding of data quality, governance, lineage, security, and observability concepts. ~ Ability to communicate effectively with both technical and non‑technical stakeholders. ~ Experience implementing solutions using Microsoft Fabric in production environments.

Experience with Databricks and modern lakehouse architectures.

Experience with dbt or similar transformation frameworks.

Experience modernizing enterprise data warehouses and legacy integration environments.

Experience with Azure Data Services or equivalent cloud‑native data technologies.

Experience supporting machine learning, artificial intelligence, or advanced analytics initiatives. Familiarity with semantic modeling, analytics‑ready data structures, and data product concepts.

Experience implementing data governance, metadata management, or data lineage solutions. Successful candidates combine strong technical depth with curiosity, adaptability, and a passion for solving complex data challenges. They continuously learn, embrace emerging technologies, and bring a practical, hands‑on approach to building modern data platforms that support analytics, reporting, and AI‑driven innovation.

Opportunity to work with modern cloud data technologies and platforms. Exposure to large‑scale data modernization initiatives.



Variety of technical challenges spanning integration, analytics, data architecture, and AI enablement.

Collaborative environment that values innovation, continuous learning, and technical excellence. Ability to make a significant impact by helping organizations transform how they manage and leverage data. While performing the duties of this job, the employee is regularly required to sit, talk, hear, and operate a computer, telephone, and keyboard.

Specific vision abilities required by this job include close vision requirements due to computer work. Moderate noise, such as a business office with computers, phones, printers, and light traffic. Ability to sit at a computer terminal for an extended period of time.

But what really sets us apart are our core values of Hunger, Heart, and Harmony, which guide everything we do, from building relationships with teammates, partners, and clients to making a positive impact in our communities. Insight is an equal opportunity employer, and all qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, national origin, disability status, protected veteran status, sexual orientation, or any other characteristic protected by law. At Insight, we celebrate diversity of skills and experience, so even if you don’t feel like your skills are a perfect match, we still want to hear from you.

Salary: The base salary range for this position is typically $120,000 to $140,000 CAD, with additional bonus and benefits available. Insight is an equal opportunity employer, and all qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, national origin, disability status, protected veteran status, sexual orientation or any other characteristic protected by law. Ce poste est hybride, avec des lieux de travail sur place à Montréal, QC, Canada ou à Toronto, ON, Canada.

Salaire : 120 000 $ à 140 000 $ CAD annualisés Nous recherchons un ingénieur principal des données pour concevoir, bâtir et optimiser des plateformes de données modernes qui soutiennent l’analytique, la production de rapports, l’intelligence opérationnelle et les solutions axées sur l’IA. Dans ce rôle, vous travaillerez sur l’ensemble du cycle de vie des données, en développant des pipelines de données évolutifs, en intégrant des sources de données complexes et en livrant des solutions de données de grande qualité qui soutiennent les objectifs d’affaires et des clients. Vous collaborerez avec des architectes, des ingénieurs, des analystes et des parties prenantes afin de moderniser les environnements de données et de mettre en œuvre des plateformes de données infonuagiques.

La personne idéale est à la fois une spécialiste technique solide et une personne orientée vers la résolution de problèmes, qui aime travailler avec des technologies de données modernes, composer avec l’ambiguïté et livrer des solutions évolutives dans des environnements dynamiques. Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données évolutifs qui ingèrent, transforment et livrent des données provenant de sources structurées, semi‑structurées et non structurées. Créer et soutenir des solutions ETL/ELT sur des plateformes de données infonuagiques, des entrepôts de données, des lakehouses et des environnements analytiques.

Développer des cadres d’intégration de données permettant un déplacement fiable, sécurisé et efficace des données entre les systèmes. Concevoir et mettre en œuvre des modèles dimensionnels, une logique de transformation et des structures de données qui soutiennent l’analytique, la production de rapports et les initiatives d’IA. Travailler avec des technologies modernes de données infonuagiques comme Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake et des plateformes connexes.

Collaborer avec des architectes et des parties prenantes pour traduire les exigences d’affaires en solutions techniques évolutives. Appliquer les pratiques exemplaires en matière de qualité des données, de tests, de surveillance, de traçabilité et de gouvernance tout au long du cycle de développement.



Optimiser les pipelines et plateformes de données en matière de performance, d’évolutivité, de fiabilité et d’efficacité des coûts.

Soutenir les initiatives de modernisation liées aux plateformes de données, entrepôts de données et technologies d’intégration existants. Mise en œuvre de pratiques d’ingénierie modernes, notamment le contrôle de source, les tests automatisés, l’automatisation des déploiements et les processus CI/CD. Dépannage et résolution de problèmes techniques complexes dans les plateformes de données et les environnements d’intégration.

Contribuer aux revues d’architecture, aux discussions de conception de solutions et aux initiatives d’amélioration continue. Rester à jour sur l’évolution des technologies, les tendances de l’industrie et les approches émergentes en ingénierie des données, analytique et IA. Plus de 6 ans d’expérience en ingénierie des données, intégration de données, ingénierie analytique, génie logiciel ou dans une discipline technique connexe.

Solide expérience dans la conception, la création et le soutien de pipelines ETL/ELT et de solutions d’intégration de données de niveau production.

Compétences avancées en SQL, y compris l’optimisation des requêtes, l’ajustement des performances et la modélisation des données. Expérience dans le développement de solutions de données avec Python, Scala, Java ou des langages de programmation similaires. Expérience avec les plateformes de données infonuagiques, les entrepôts de données, les lakehouses et les environnements analytiques modernes.

Expérience avec les technologies de traitement distribué des données comme Spark ou des cadres équivalents. Expérience pratique avec une ou plusieurs plateformes de données modernes comme Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift ou des technologies similaires. Compréhension des concepts de qualité des données, de gouvernance, de traçabilité, de sécurité et d’observabilité.

Capacité à communiquer efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques. Expérience dans la mise en œuvre de solutions avec Microsoft Fabric dans des environnements de production. Expérience avec Databricks et les architectures lakehouse modernes.

Expérience avec dbt ou des cadres de transformation similaires. Expérience dans la modernisation d’entrepôts de données d’entreprise et d’environnements d’intégration existants. Expérience avec Azure Data Services ou des technologies de données infonuagiques équivalentes.

Expérience dans le soutien d’initiatives d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle ou d’analytique avancée. Familiarité avec la modélisation sémantique, les structures de données prêtes pour l’analytique et les concepts de produits de données. Expérience dans la mise en œuvre de solutions de gouvernance des données, de gestion des métadonnées ou de traçabilité des données.

Les personnes qui réussissent dans ce rôle combinent une forte expertise technique avec de la curiosité, de l’adaptabilité et une passion pour la résolution de défis complexes liés aux données. Elles apprennent continuellement, adoptent les technologies émergentes et apportent une approche pratique et concrète à la création de plateformes de données modernes qui soutiennent l’analytique, la production de rapports et l’innovation axée sur l’IA. Occasion de travailler avec des technologies et plateformes modernes de données infonuagiques.

Exposition à des initiatives de modernisation des données à grande échelle. Variété de défis techniques touchant l’intégration, l’analytique, l’architecture des données et l’activation de l’IA. Environnement collaboratif qui valorise l’innovation, l’apprentissage continu et l’excellence technique.

Possibilité d’avoir un impact important en aidant les organisations à transformer leur façon de gérer et d’exploiter les données. Dans l’exercice de ses fonctions, l’employé est régulièrement appelé à s’asseoir, parler, entendre et utiliser un ordinateur, un téléphone et un clavier. Bruit modéré, comme dans un bureau d’affaires avec des ordinateurs, des téléphones, des imprimantes et une circulation légère.

Capacité à rester assis à un poste informatique pendant une période prolongée.

Salaire : La fourchette salariale de base pour ce poste est généralement de 120 000 $ à 140 000 $ CAD, avec prime et avantages sociaux supplémentaires disponibles.

📌 Data Modellers (Toronto)
🏢 Insight Public Sector
📍 Toronto