En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et construire une plateforme data innovante pour transformer l'analyse financière.
- Entreprise: Fintech en pleine croissance avec une culture axée sur l'innovation.
- Avantages: Rémunération compétitive, BSPCE, télétravail flexible et RTT.
- Autres infos: Opportunités de leadership et défis techniques ambitieux dans un environnement dynamique.
- Pourquoi ce job: Prenez la tête d'une équipe Data et façonnez l'avenir de l'analyse financière.
- Qualifications: 8 ans d'expérience en Data Engineering et maîtrise de Python et SQL.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Nous recrutons pour notre partenaire, une fintech en pleine croissance qui développe une plateforme de données et d'analyse financière à destination des investisseurs institutionnels.
Son ambition : transformer la manière dont les professionnels de l'investissement analysent et valorisent les entreprises, grâce à des données financières propriétaires, des modèles quantitatifs avancés et des technologies d'intelligence artificielle.
Dans un contexte de développement de sa plateforme et d'augmentation des volumes de données traitées, notre partenaire recherche son premier Senior Data Engineer pour prendre en main l'ensemble de son infrastructure data et accompagner son passage à l'échelle.
Vous rejoindrez une équipe technique resserrée, en collaboration directe avec le Head of Product et le Head of AI.
Votre enjeu principal sera de concevoir et construire la prochaine génération de la plateforme data, avec une autonomie importante sur les décisions d'architecture et les choix technologiques.
Vos responsabilités
- Refondre l'architecture Data : piloter la migration de la stack actuelle (Python, Polars, GCS Parquet, Cloud SQL) vers Databricks et Py Spark, de la conception jusqu'à la mise en production.
- Construire et optimiser les pipelines : développer des pipelines de traitement de données financières robustes et scalables, capables de traiter davantage de sources et de réduire les délais d'actualisation de plusieurs jours à quelques heures.
- Garantir la fiabilité de la plateforme : mettre en place les bonnes pratiques de data quality, de monitoring, de tests et d'alerting, tout en assurant la continuité du service pendant la migration.
- Collaborer sur les projets d'IA : développer les pipelines d'extraction de données issues de documents financiers (PDF, rapports, actualités), préparer les données pour les modèles d'IA et faciliter leur exploitation dans les produits.
- Structurer la future équipe Data : définir les standards techniques, les méthodes de développement et participer aux futurs recrutements, avec deux ingénieurs supplémentaires envisagés en 2027.
Profil recherché
Les indispensables
- Vous disposez d'au moins 8 ans d'expérience en Data Engineering, avec une expérience significative dans la conception et la gestion de plateformes data en production.
- Vous avez déjà piloté une refonte ou une migration d'architecture data de bout en bout, en prenant des décisions techniques structurantes.
- Vous maîtrisez Python et SQL, ainsi qu'un moteur de traitement distribué comme Spark ou Py Spark.
- Vous possédez une solide expérience des environnements Cloud (GCP, AWS ou Azure), des pipelines ETL/ELT, de l'orchestration et des problématiques de performance et de qualité des données.
- Vous êtes autonome, pragmatique et capable de prendre la responsabilité technique d'une plateforme, tout en collaborant étroitement avec des équipes Produit et IA.
Seront particulièrement appréciées : une expérience sur Databricks, des connaissances en données financières, des projets de traitement documentaire ou de pipelines ML, ainsi que la maîtrise de dbt ou de l'Infrastructure as Code.
Pourquoi les rejoindre ?
- Un rôle structurant : vous serez le premier Data Engineer et aurez la responsabilité de définir l'architecture technique qui accompagnera la croissance de l'entreprise.
- Une véritable autonomie : vous aurez la possibilité de faire vos propres choix technologiques, avec des cycles de décision courts et peu de contraintes organisationnelles.
- Des problématiques techniques ambitieuses : migration vers Databricks, traitement distribué à grande échelle, optimisation des pipelines et intégration de l'IA.
- Des perspectives de leadership : vous participerez à la constitution de l'équipe Data, avec la possibilité de prendre progressivement des responsabilités d'encadrement.
- Des conditions attractives : rémunération de 60 à 90 K€ annuels, BSPCE liés à la performance, 1 à 2 jours de télétravail par semaine, full remote en août et pendant les vacances de Noël, RTT et avantages complémentaires.
Vous souhaitez prendre la responsabilité d'une plateforme Data et construire une architecture ambitieuse dans un environnement entrepreneurial ? Échangeons sur le poste !
#J-18808-Ljbffr
Head of Data Engineering in Paris employeur : LITY
Rejoindre cette startup innovante à Bordeaux, c'est intégrer une équipe dynamique où l'esprit d'initiative et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de croissance professionnelle dans un environnement stimulant, avec un package attractif et des avantages uniques qui favorisent l'épanouissement personnel et professionnel. Ici, chaque membre joue un rôle clé dans le succès de nos clients et dans l'évolution de notre entreprise.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Head of Data Engineering in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de LITY
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez LITY. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Head of Data Engineering in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez LITY, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à LITY que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez LITY. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez LITY
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de LITY et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
