Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und baue zuverlässige Datenpipelines.
- Unternehmen: Schnell wachsendes kanadisches Unternehmen im Bereich Konsumgüter mit Fokus auf Daten und KI.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Unterstütze ein kreatives Team und entwickle deine technischen Fähigkeiten weiter.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenarchitektur und beeinflusse wichtige Geschäftsentscheidungen direkt.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Are you passionate about building modern data platforms and turning scattered operational data into analytics the business actually trusts?
We're hiring a Senior Data Engineer for a full-time permanent position with a fast-growing Canadian consumer goods distributor that is investing seriously in its data, analytics, and AI capabilities.
Who You Are
You're an experienced data engineer who thrives on complex integration challenges.
You enjoy designing pipelines, modeling data properly, and leaving every system faster and more reliable than you found it.
You're collaborative and clear with technical and business audiences alike, and confident advising teams on the right approach.
You take pride in building data the business can trust and in helping others grow their technical skills along the way.
- Work Type
- Location: Markham, ON
- Hybrid: 2-3 days per week in the office
- Vacancy Type: This position reflects a new vacancy
- What You’ll Do
- Design, build, and maintain scalable ETL/ELT pipelines and data workflows that the business can rely on daily
- Design and evolve enterprise data warehouse and lakehouse architectures, applying dimensional modeling principles that hold up as data volume and business complexity grow
- Lead integration across ERP, CRM, e Commerce, warehouse management, and point-of-sale platforms, reconciling the structural and semantic differences between systems never designed to work together
- Develop both batch and real-time processing pipelines, serving day-to-day operational reporting alongside deeper analytical work
- Establish and uphold standards for data quality, governance, lineage, and security across the platform, so that trust in the numbers is engineered rather than assumed
- Tune database performance, query efficiency, and cloud consumption, balancing delivery speed against long-term infrastructure cost
- Implement monitoring, alerting, and observability so pipeline issues are identified and resolved before they surface in front of business users
- Work directly with analysts, data scientists, and stakeholders across Sales, Operations, Supply Chain, and Finance to translate open-ended business questions into well-defined data requirements
- Build the scalable, well-governed data foundations that the organization's AI and machine learning initiatives will depend on
- Raise engineering maturity through documentation, code review, version control discipline, and Dev Ops/Data Ops practice
- Mentor junior engineers and help define how the data engineering function is structured as the team scales
- What We’re Looking For
- 4+ years of progressive experience in data engineering or a closely related discipline, ideally within a fast-moving, commercially driven environment
- Advanced SQL proficiency, including the ability to write, debug, and tune complex queries against large and imperfect datasets
- Strong Python skills applied to data transformation, automation, and pipeline development
- Demonstrated experience building and orchestrating production-grade pipelines using modern transformation tooling such as dbt
- Hands-on experience with cloud data platforms, particularly Big Query and Azure Fabric
- Practical working knowledge of at least one major cloud ecosystem such as Azure or GCP
- A thorough grounding in data modeling, warehousing concepts, and dimensional design, with a clear point of view on when each approach applies
- Proven experience integrating REST APIs, streaming sources, and third-party Saa S platforms into enterprise data environments
- Familiarity with CI/CD pipelines, Git-based workflows, infrastructure-as-code, and the application of software engineering rigor to data work
- Strong analytical and problem-solving ability, paired with the communication skills to explain technical trade-offs to a non-technical audience
- A demonstrated ability to work autonomously and manage competing priorities without losing delivery momentum
- Nice to Have
- Experience supporting AI/ML workloads, including feature engineering and the preparation of model-ready datasets
- Proficiency with Power BI or comparable modern BI platforms
- Industry exposure to retail, distribution, supply chain, or consumer packaged goods
- Familiarity with event-driven architectures and real-time analytics patterns
- Experience implementing MDM, data governance frameworks, or data catalog solutions
- What Makes This Role Exciting
- Architectural Ownership: The platform is still being defined, which means genuine influence over how it is designed rather than inheriting decisions already made
- Direct Business Influence: The datasets you build inform decisions taken across Sales, Supply Chain, Finance, and the leadership team
- Foundation for Analytics and AI: The organization's reporting and machine learning ambitions rest on the data foundations established in this role
- Scope to Shape the
Function: As the team grows, you'll help set the standards, practices, and structure the data engineering function operates by, and mentor the engineers joining it
- Paid Time Off: Competitive vacation and personal days to maintain a healthy work-life balance
- Comprehensive Health Benefits: Medical, dental, and vision benefits to support your overall well-being
- Culture & Team: Be a part of a supportive cross-functional team, that thrives on collaboration and innovation, where every member's ideas are valued and contribute to shared goals and success
We’re proud to support diversity and inclusion.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer Arbeitgeber: STACK IT Recruitment
Als Senior Full Stack Developer (Node.js + React) in Waterloo, ON, haben Sie die Möglichkeit, an der Entwicklung skalierbarer SaaS-Lösungen zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf verschiedene Sektoren wie Bildung, Telekommunikation und Regierung haben. Unser Unternehmen fördert eine offene und kollaborative Arbeitskultur, in der Ihre Ideen geschätzt werden und Sie aktiv an technischen Entscheidungen mitwirken können. Zudem bieten wir umfassende Gesundheits- und Wellnessleistungen sowie ein jährliches Budget für Ihre berufliche Weiterbildung, um Ihr Wachstum und Ihre Entwicklung zu unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei STACK IT Recruitment zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Engineer bei STACK IT Recruitment gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei STACK IT Recruitment vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für STACK IT Recruitment entscheidend sein!