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5%Bonus
Manager, Data Engineering
Autodesk
Design and make software for architecture, engineering, construction, and entertainment industries.
Lead and mentor a team of data engineers building scalable data pipelines and processes for strategic analytics and data science activities.
20d ago
Expert & Leadership (13+ years)
Full Time
Montreal, Quebec, Canada
Office Full-Time
Company Size
11,600 Employees
Service Specialisms
Design
Engineering
Construction
Architecture
Consulting
Product Development
Technology Solutions
Software Development
Sector Specialisms
Building Design
Construction
Automotive
Building Product Manufacturing
3D Animation
Architecture
Engineering
Construction Professionals
Role
What you would be doing
data modeling
etl development
team leadership
operational excellence
scalable solutions
ai integration
Drive the design and development of data models and ETL/ELT processes that ensure high data quality, availability, and performance
Promouvoir et mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière d'ingénierie des données, notamment les tests, la documentation, la gouvernance et l'observabilité
Lead and mentor a team of data engineers responsible for developing and maintaining data pipelines and infrastructure on platforms such as AWS and Snowflake
Establish clear standards for operational excellence and define “what good looks like” across all stages of the data lifecycle
Partner with analysts, data scientists, FinOps engineers, engineering and product teams to understand data needs and translate them into scalable data solutions
Collaborer avec les analystes, les scientifiques de données, les ingénieurs FinOps, les équipes d'ingénierie et les équipes produit afin de comprendre les besoins en matière de données et de les traduire en solutions de données évolutives
Define and drive the long-term vision for data engineering in alignment with Autodesk data platform strategy and analytics roadmap
Leverage AI-driven approaches in data workflows, including anomaly detection, orchestration optimization, and automated code generation
Manage project timelines, resources, and priorities across multiple initiatives in a fast-paced, cross-functional environment
Stay current with emerging trends in data engineering and proactively evolve the team’s capabilities and toolset
Diriger et encadrer une équipe d'ingénieurs de données chargés de développer et de maintenir des pipelines de données et des infrastructures sur des plateformes telles qu'AWS et Snowflake
Tirer parti des approches basées sur l'IA dans les flux de données, notamment la détection des anomalies, l'optimisation de l'orchestration et la génération automatisée de code
Drive scalable architecture through platform systems design and modern design patterns
Champion and implement data engineering best practices, including testing, documentation, governance, and observability
What you bring
data engineering
etl/elt pipelines
technical leadership
sql/python
data pipelines
cloud data platforms
Se tenir au courant des nouvelles tendances en matière d'ingénierie des données et faire évoluer de manière proactive les capacités et les outils de l'équipe
Expérience avec les pipelines ETL et ELT, y compris les outils ETL traditionnels (par exemple, Airflow, Informatica) et les cadres ELT modernes (par exemple, dbt, Snowflake)
Demonstrated success leading technical teams and delivering complex data engineering projects
Maîtrise de SQL, Python et des meilleures pratiques en matière de modélisation des données
Expérience dans la création et la maintenance de pipelines de données à grande échelle, par lots et en temps réel
Knowledge of FinOps practices, data security, and compliance in cloud environments
Experience working in product/platform organizations or supporting data engineering for SaaS-based applications
Diriger la conception et le développement de modèles de données et de processus ETL/ELT qui garantissent la qualité, la disponibilité et la performance des données
Knowledge of AWS IAM roles, permissions, and best practices for least-privilege access
10 ans d'expérience en ingénierie des données, dont au moins 4 ans dans un rôle de direction ou de gestion
Expérience de travail avec des plateformes de données cloud (par exemple, AWS, Snowflake, Databricks) et des outils d'orchestration (par exemple, Airflow)
Capacité à mettre en œuvre une architecture évolutive grâce à la conception de systèmes de plateformes et à des modèles de conception modernes
Gérer les calendriers, les ressources et les priorités des projets dans le cadre de multiples initiatives, dans un environnement dynamique et interfonctionnel
Passion pour l'accompagnement des talents et la constitution d'équipes inclusives et performantes
Connaissance des cadres de qualité des données, des outils d'observabilité et du CI/CD pour les données
Familiarity with data quality frameworks, observability tools, and CI/CD for data
Experience working with cloud data platforms (e.g., AWS, Snowflake, Databricks) and orchestration tools (e.g., Airflow)
Proficient in SQL, Python, and data modeling best practices
Knowledge of big data processing frameworks (e.g. Spark, Hadoop)
Connaissance des cadres de traitement des mégadonnées (par exemple, Spark, Hadoop)
Expérience avérée dans la direction d'équipes techniques et la réalisation de projets complexes d'ingénierie des données
Connaissance des rôles, des autorisations et des meilleures pratiques AWS IAM pour un accès avec le moins de privilèges possible
Excellent communication and stakeholder management skills
Définir et piloter la vision à long terme de l'ingénierie des données en accord avec la stratégie de plateforme de données et la feuille de route analytique d'Autodesk
Excellentes compétences en communication et en gestion des parties prenantes
Connaissance des pratiques FinOps, de la sécurité des données et de la conformité dans les environnements cloud
Experience building and maintaining large-scale batch and real-time data pipelines
10 years of experience in data engineering, with at least 4 years in a leadership or management role
Experience with both ETL and ELT pipelines, including traditional ETL tools (e.g., Airflow, Informatica) and modern ELT frameworks (e.g., dbt, Snowflake)
Expérience dans des organisations de produits/plateformes ou dans le soutien à l'ingénierie des données pour des applications SaaS
Benefits
Établir des normes claires d'excellence opérationnelle et définir ce qui constitue une bonne pratique à toutes les étapes du cycle de vie des données
Training + Development
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Interview process
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Visa Sponsorship
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Security clearance
candidate might undergo background checks as part of the hiring process.
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