Data Engineer / Ingénieur.e - Confirmé.e

Kiiro; Paris; Hybride; EUR 45 000 - 70 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Databricks certification

AWS certification

Résumé du poste

Kiiro recherche un Data Engineer à Paris pour construire les fondations data de nos clients et les rendre exploitables par l’IA. Vous utiliserez Databricks et AWS, avec Python et SQL, dans un cadre hybride et collaboratif.

Le poste nécessite au moins 3 ans d’expérience en data, une solide maîtrise des pipelines et une appétence pour les technologies modernes d’ingestion, traitement et gouvernance des données.

Qualifications

• Expérience confirmée (≥3 ans) en ingénierie data et projets cloud.
• Maîtrise Databricks (Unity Catalog, Delta) et services AWS.
• Bonne maîtrise de Python et SQL, et expérience Spark.
• Connaissance des pipelines data, sécurité et gouvernance des données.

Responsabilités

• Concevoir, développer et optimiser les pipelines de données dans le cloud.
• Industrialiser les solutions Data et GenAI du modèle à la production.
• Collaborer avec les équipes clients et métiers pour clarifier les besoins.
• Mettre en place tests, monitoring et traçabilité des données.

Connaissances

Python

SQL

Spark

Databricks

AWS

Pipelines data

GenAI basics

Outils

dbt

Airflow

Dagster

Fivetran

Airbyte

Description du poste

Professional French is a mandatory requirement for all members of the Kiiro teams.

Chez Kiiro, nous accompagnons nos clients, de la scale-up aux grands comptes, dans la valorisation de leurs données. En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations de nos clients : vous cadrez, vous développez, vous industrialisez, vous transmettez.

Vous ne serez pas seul.e : rejoignez une équipe Data habituée au travail à distance, et vous vous appuyez sur nos partenariats Databricks et AWS.

Vos missions

• Écouter & cadrer : vous aidez les équipes Data et métier de nos clients à clarifier et formaliser leurs besoins (BI, ML, GenAI…) et à les traduire en exigences techniques.
• Construire & optimiser : vous concevez, développez et optimisez les pipelines de données dans le cloud, avec les outils et frameworks adaptés aux contraintes du client : volumétries, fréquence d’ingestion, streaming, sécurité, gouvernance.
• Migrer & moderniser : vous mettez en place ou aidez à la migration de datalakes / data warehouses / lakehouses vers des plateformes Cloud ou SaaS (Databricks en tête !).
• Rendre la donnée exploitable par l’IA : vous construisez les fondations dont les cas d’usage GenAI et ML ont besoin : qualité et fraîcheur des données, catalogue et lineage, exposition de corpus pour du RAG, recherche vectorielle, feature stores, pipelines d’inférence temps réel ou batch.
• Industrialiser : vous faites passer les produits à composante Data Science / GenAI du notebook à la production : tests, monitoring, coûts maîtrisés, traçabilité des données consommées par les modèles, gestion des accès aux corpus sensibles.
• Fiabiliser : vous collaborez avec les équipes de développement et d’architecture pour garantir l’intégrité, la qualité et la sécurité des données.
• Rester en veille & évangéliser : l’écosystème bouge très rapidement. Vous partagez ce qui mérite vraiment d’être adopté, en interne comme chez le client.

Côté interne

• Partenariats : vous soutenez nos partenariats Databricks & AWS.
• Diffusion de la culture Data & IA : webinars, événements en présentiel co-animés avec nos partenaires, publication d’articles.

Environnement technique (non exhaustif)

• Plateformes Data : AWS, Databricks (principalement), mais aussi Snowflake, BigQuery, et on-premises (Hadoop, Cloudera)
• BDD : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra…
• Langages : Python, SQL
• ETL/ELT & orchestration : dbt, Fivetran, Airbyte, Dagster…
• IA & ML : Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker, Mosaic AI, MLflow, frameworks d’orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex), bases vectorielles (pgvector, OpenSearch, Qdrant)

Nous sommes partenaire Databricks et AWS, et nous cherchons des personnes qui ont de l’appétence pour ces technologies mais restent ouvertes sur le reste de l’écosystème !

Ce qui compte pour nous

• Vous avez une expérience Data confirmée (3+ ans) :
• Vous avez une maîtrise de la plateforme Databricks (Unity Catalog, Delta, Mosaic AI…) ET/OU une bonne approche des services AWS (Redshift, Glue, EMR, Kinesis, Lambda, Bedrock, SageMaker…)
• Vous maîtrisez les process et technos d’ingestion, de traitement et d’exposition de la donnée.
• Vous êtes hands‑on : solide expérience en Python et SQL, aisance réelle avec l’écosystème Spark et les plateformes Data cloud & SaaS.
• Vous maîtrisez les principes de sécurité et de conformité des données dans un environnement cloud.
• Vous avez d’excellentes capacités analytiques et de résolution de problèmes.
• Vous avez mis les mains dans le cambouis de l’IA :
• Vous savez faire la part entre ce que l’IA générative résout vraiment et ce qu’elle ne résout pas.
• Vous avez une posture conseil :Communication et force de proposition : vous êtes en capacité d’interagir efficacement avec les équipes de développement et les différentes parties prenantes.
• Autonomie et gestion des priorités, en équipe comme en solo.
• Anglais professionnel/technique : à l’aise dans les environnements Data/Cloud et sur des projets à dimension internationale.

Les petits +

• Certification Databricks (Data Engineer Associate, Machine Learning Associate…)
• Certifications AWS (AWS Certified Solutions Architect…)
• Vous avez déjà contribué à une brique d’IA en production : pipeline de RAG, plateforme ML, agent ou à l’architecture data qui l’alimente.

Ce poste n’est probablement pas pour vous si…

• Vous cherchez un rôle de build pur, sans jamais parler aux métiers ni comprendre pourquoi vous construisez.
• Vous préférez livrer un pipeline et passer au suivant, sans vous soucier de ce qu’il devient en production.
• Vous voulez travailler sur un seul SI et une seule stack pendant les trois prochaines années.
• Les sujets à moitié cadrés vous mettent mal à l’aise plutôt que de vous donner envie.

Ce que nous vous proposons

• Rémunération : 45 à 70 K€.
• Localisation : Paris.
• Rythme : hybride ; télétravail fréquent et horaires flexibles. Bureaux récents et équipés, ambiance conviviale, équipes rodées au travail à distance.
• Développement professionnel : certifications prises en charge, licences des outils IA que vous voulez tester, budget conférences.
• Une aventure à construire : vous n’arrivez pas dans une case figée. Votre expérience, votre savoir-être et votre ambition participeront activement au développement de votre rôle.
• Une trajectoire en construction avec celle de l’entreprise. Si vous avez envie de laisser votre empreinte plutôt que d’appliquer un cadre existant, vous allez vous plaire ici