Senior Data Engineering Specialist

What you'll do
in the role: Design and develop scalable data engineering solutions supporting mission‑critical trade reporting, trade monitoring, and analytics platforms. Build and maintain high‑performance database systems and data pipelines that process terabytes of data and tens of billions of records daily. Develop software solutions using Python, Java, C++, Perl, or similar technologies to automate data processing, operational workflows, and platform management. Build and optimize large‑scale distributed data platforms leveraging technologies such as Snowflake, Databricks, SingleStore, Apache Spark, and related analytics ecosystems. Design data models, implement complex SQL solutions, and drive performance tuning initiatives to support demanding analytical and operational workloads. Lead technical planning and execution of platform migrations, database upgrades, capacity planning initiatives, and infrastructure modernization projects. Champion engineering excellence by identifying opportunities to modernize technology stacks, improve system architecture, and promote best practices in software development, data engineering, automation, observability, and operational resiliency. Influence technical direction across multiple platforms by building consensus among stakeholders, driving adoption of modern engineering approaches, and guiding teams through complex technology transformations. Support real‑time and event‑driven architectures using Kafka and related messaging technologies to enable low‑latency processing and analytics. What you'll bring to the role: 6+ years of experience in designing, building, and supporting large‑scale data engineering platforms and data‑intensive applications in distributed environments. Experience in software development using Python, Java, C++, Perl, or similar programming languages, with a strong focus on engineering quality, maintainability, and automation. Understanding of relational database concepts, advanced SQL development, data modelling, performance tuning, and capacity planning. Experience with modern data platforms and analytics technologies such as Snowflake, Databricks, SingleStore, Apache Spark, or comparable distributed data processing ecosystems. Experience in leading complex technical initiatives, driving platform modernization efforts, and influencing adoption of engineering best practices across multiple teams and stakeholders. Ability to design and support scalable, resilient, and high‑performance systems that process large volumes of data and support critical business functions. Experience with Linux‑based environments, distributed systems, and event‑driven architectures leveraging technologies such as Apache Kafka. All our positions are located in Montreal, Quebec.

We offer
a hybrid work environment, combining remote work and attendance in the office. Knowledge of French and English is required. Spécialiste principal(e) en ingénierie des données (hybride) Nous sommes à la recherche d’une personne pour se joindre à notre équipe Analytics & Reporting Fleet à titre de spécialiste principal(e) en ingénierie des données au sein de l’équipe Trade Enrichment Data Reporting & Allocations (TEDRA), afin de concevoir et de faire évoluer des plateformes de données à grande échelle et des solutions analytiques qui traitent quotidiennement des dizaines de milliards d’événements de négociation et qui soutiennent des capacités primées de surveillance et de production de rapports sur la latence des transactions dans l’ensemble du secteur de Technologie des titres institutionnels. Au sein de la division Technologie, nous misons sur l’innovation pour bâtir les connexions et les capacités qui propulsent notre société, permettant à nos clients et à nos collègues de redéfinir les marchés et de façonner l’avenir de nos collectivités. Il s’agit d’un poste de responsable principal de l’ingénierie des données et de l’analytique au niveau Directeur, faisant partie de la famille d’emplois chargée de fournir des analyses spécialisées des données et une expertise favorisant la prise de décision et les perspectives d’affaires, ainsi que de concevoir des pipelines de données, de mettre en œuvre des modèles de données et d’optimiser les processus de données afin d’améliorer l’exactitude et l’accessibilité des données, notamment au moyen de techniques d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Depuis 1935, Morgan Stanley est reconnu comme un chef de file mondial des services financiers, évoluant et innovant constamment afin de mieux servir ses clients et les collectivités dans plus de 40 pays à travers le monde. Ce que vous ferez dans ce rôle : Concevoir et développer des solutions d’ingénierie des données évolutives soutenant des plateformes essentielles de production de rapports sur les transactions, de surveillance des transactions et d’analytique. Concevoir et maintenir des systèmes de bases de données haute performance et des pipelines de données traitant