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Job summary

Lead the data team and manage the end-to-end data platform, including pipelines, data warehousing, and AI-driven product features. Collaborate with finance and engineering teams to ensure data reliability, security, and operational efficiency.

Job details

Ingénieur(e) principal(e) de données Lieu : Télétravail au Québec, en Ontario ou en Nouvelle-Écosse, Canada Relève de : Chef de la technologie (CTO) Utilisation de l’IA dans notre processus d’embauche Trolley utilise des outils assistés par l’intelligence artificielle (IA) pour soutenir certains aspects de son processus de recrutement, notamment la présélection et l’évaluation des candidatures en fonction des qualifications et des exigences du poste. Ces outils sont conçus pour appuyer notre équipe d’acquisition de talents et améliorer l’efficacité et la cohérence de notre processus d’embauche. L’IA ne prend aucune décision finale en matière d’embauche. Toutes les décisions d’embauche font l’objet d’une révision et d’un jugement humains. À propos de Trolley Trolley est la plateforme de paiements destinée à l’économie numérique. Notre mission est de libérer le potentiel économique mondial d’Internet en bâtissant un écosystème de paiements véritablement sans frontières. Grâce à notre plateforme et à notre API, Trolley permet aux entreprises de payer des personnes partout dans le monde et de soutenir, à grande échelle, les créateurs, les travailleurs à la demande et les fournisseurs. Les entreprises comptent sur Trolley comme infrastructure essentielle pour automatiser leurs paiements, recueillir les renseignements fiscaux et bancaires des bénéficiaires et réduire les risques de fraude, le tout au même endroit. Aujourd’hui, Trolley est une solution de paiement de confiance pour des centaines d’entreprises, dont Canva, SoundCloud et Envato. Nous avons traité des millions de paiements à l’échelle mondiale, aidant ainsi les créateurs, les artistes et les fournisseurs à être payés rapidement, de façon sécuritaire et en toute confiance. Alors que Trolley entre dans sa prochaine phase de croissance, nous investissons considérablement dans l’IA afin d’accélérer l’innovation produit, d’améliorer notre efficacité opérationnelle et de transformer la façon dont les logiciels sont développés au sein de l’entreprise. L'opportunité Les données sont au cœur de tout ce que fait Trolley : de la clôture financière aux rapports consultés par nos clients, en passant par les signaux de fraude qui contribuent à sécuriser les paiements. Nous sommes à la recherche d’un(e) ingénieur(e) principal(e) de données pour prendre en charge cette plateforme, diriger notre équipe de données et nous aider à exploiter pleinement nos données grâce à l’IA. Il s’agit d’un rôle de gestionnaire qui demeure très impliqué sur le plan technique. La majeure partie de votre temps sera consacrée à des activités pratiques : assurer la fiabilité et la qualité des pipelines, de l’entrepôt de données et des rapports sur lesquels repose l’entreprise, tout en identifiant les occasions où les données et l’IA peuvent améliorer notre produit et accroître l’efficacité de nos équipes. Vous gérerez et accompagnerez également un(e) ingénieur(e) de données, avec la possibilité de faire croître l’équipe et vos responsabilités de leadership à mesure que les besoins de Trolley en matière de données évoluent. Ce que vous ferez Diriger l’équipe de données Gérer, accompagner et soutenir le développement de l’ingénieur(e) de données de votre équipe, notamment au moyen de rencontres individuelles régulières et d’objectifs clairs. Établir les normes de développement de l’équipe, notamment en matière de revue de code, de tests, de documentation et de soutien sur appel pour les systèmes de données. Planifier les priorités de l’équipe en collaboration avec les équipes d’ingénierie, des finances et de produit, et travailler de façon collaborative lorsque les priorités évoluent. Contribuer à définir la structure de l’équipe à mesure qu’elle grandit, y compris en participant au recrutement lorsque le besoin se présente. Prendre en charge la plateforme de données de Trolley Prendre en charge notre architecture lakehouse Databricks de bout en bout, notamment l’ingestion, la modélisation, la qualité des données et la gestion des coûts. Concevoir et exploiter des pipelines provenant de notre plateforme de production, de Salesforce, de NetSuite et de sources tierces. Veiller à ce que les rapports internes dans Sigma soient exacts, rapides et facilement accessibles en libre-service. Assurer l’observabilité et la capacité de récupération des pipelines afin que les défaillances soient rapidement détectées, prises en charge et corrigées. Collaborer avec l’équipe des finances Gérer les données qui soutiennent la clôture de fin de mois, les calculs de revenus et le rapprochement des coûts fournisseurs. Collaborer avec l’équipe des finances afin qu’elle demeure responsable des définitions financières, tandis que l’équipe de données assure la fiabilité des pipelines. Soutenir les audits et les rapprochements de fin d’exercice grâce à des données fiables et vérifiables. Intégrer les données au produit Concevoir et améliorer les produits de données destinés aux clients, notamment notre connecteur de données et nos fonctionnalités de rapports intégrés. Collaborer avec les équipes d’ingénierie et de produit sur des fonctionnalités basées sur les données, notamment les signaux liés à la fraude et aux risques. Mettre les données au service de l’IA Mettre en place les fondations de données permettant aux outils et aux agents d’IA d’utiliser de façon sécuritaire le contexte propre à Trolley, notamment les données d’ingénierie, opérationnelles et d’affaires, avec les mécanismes de contrôle appropriés. Utiliser l’IA dans votre propre travail afin de concevoir, tester et documenter les pipelines plus rapidement. Identifier les occasions où les données et l’IA peuvent améliorer notre produit et nos façons de travailler, et démontrer leur valeur à l’aide de données probantes. Nous aider à mesurer l’efficacité de la livraison en ingénierie en intégrant à l’entrepôt de données des outils comme Jira et GitHub. Assurer la sécurité des données Appliquer les politiques de Trolley en matière de gestion des données et de protection de la vie privée dans tout ce que vous développez, notamment en déterminant quelles données peuvent ou ne peuvent pas être utilisées par des outils d’IA. Collaborer avec les équipes de sécurité de l’information et de conformité sur les exigences liées aux accès, à la conservation des données et aux audits. Ce que nous recherchons Expérience requise Plus de 7 ans d’expérience en ingénierie de données, avec une responsabilité directe à l’égard d’une plateforme de données en production. Expérience en leadership auprès d’autres ingénieurs, que ce soit en gestion, en mentorat ou en direction quotidienne d’une petite équipe. Solide expérience avec Databricks ou une plateforme lakehouse comparable, ainsi qu’avec SQL et Python. Expérience dans la conception de pipelines fiables à partir de bases de données opérationnelles et de systèmes SaaS. Expérience dans le soutien de processus financiers ou comptables au moyen de données. Expérience pratique dans l’utilisation d’outils d’IA dans votre travail d’ingénierie, ainsi qu’une bonne compréhension des situations où l’IA apporte une réelle valeur et de celles où elle n’en apporte pas. À l’aise d’agir comme la personne la plus expérimentée en matière de données au sein de l’entreprise, avec un degré élevé d’autonomie. Expérience souhaitée Expérience officielle en gestion de personnel et intérêt pour le développement d’une équipe au fil du temps. Expérience dans les technologies financières, les paiements ou d’autres environnements réglementés. Expérience avec des produits de données destinés aux clients, l’analytique intégrée ou le partage de données. Expérience dans la création de couches contextuelles, de systèmes de récupération d’information ou de pipelines de données destinés à des agents d’IA. Expérience pratique en gouvernance des données et en protection de la vie privée, notamment en matière de traitement des renseignements personnels, de contrôle des accès et de conformité au RGPD. Cette offre d’emploi vise à pourvoir un poste actuellement vacant. Ce que nous offrons Joignez-vous à une équipe exceptionnelle et diversifiée qui travaille ensemble à la réalisation d’une mission commune. Salaire concurrentiel. Programme d’options d’achat d’actions (ESOP) : une participation significative dans l’entreprise qui permet d’aligner votre réussite avec la nôtre. Régime d’assurance collective dès votre première journée. Quatre semaines de vacances payées par année, en plus des jours fériés, ainsi qu’une journée de vacances supplémentaire par année de service. 30 jours de travail à distance à partir de l’endroit de votre choix. Allocation pour l’activité physique et le bien-être. Vendredis après-midi de congé pendant l’été (juillet et août) MacBook d’Apple et équipement Mac fournis par l’entreprise. #LI-REMOTE

What you’ll do

Lead the data team and manage the end-to-end data platform, including pipelines, data warehousing, and AI-driven product features. Collaborate with finance and engineering teams to ensure data reliability, security, and operational efficiency.

Requirements

Requires over 7 years of data engineering experience with a strong background in Databricks, SQL, and Python. Proven leadership experience and the ability to design reliable data pipelines in a production environment are essential.

Benefits

• Stock options • Health insurance • Paid vacation • Physical activity and wellness allowance • Remote work allowance • MacBook provided

Listed skills

• SQL · Preferred
• Team Leadership · Preferred
• Stakeholder Management · Preferred
• Python · Preferred

Other relevant skills

Identified from the job description. Confirm important requirements above.

• Data Engineering
• Databricks
• SQL
• Python
• Team Leadership
• Data Pipeline Design
• Data Governance
• AI Integration
• Cloud Architecture
• Financial Data Analysis
• Mentoring
• System Observability
• Data Modeling
• SaaS Integration
• Stakeholder Management
• Operational Efficiency
• Financial Technology (FinTech)
• General Data Protection Regulation (GDPR)
• Observability
• AI Integrations
• Application Programming Interface (API)
• Artificial Intelligence
• JIRA
• Software As A Service (SaaS)
• Cloud Computing
• Cloud Computing Architecture
• Data Security
• Data Warehousing
• Development Environment
• Finance
• Financial Analysis
• Financial Statements
• Github
• Leadership
• Python (Programming Language)
• Machine Learning
• Mentorship
• Netsuite
• Salesforce
• SQL (Programming Language)
• Data Pipelines

Job areas

• Data & Analytics
• Technology
• Software
• Management & Leadership
• Finance & Accounting
• Principal Engineer
• Data Engineer
• Software Developers
• Database Administrators