Data Engineer Junior (CDI) — Azure / Databricks

Ayomi; Paris; On-site; EUR 55,000 - 75,000; Full time

Benefits offered by this job

Mentorat direct par l'équipe data

Environnement fintech stimulant

Montée en compétences rapide

Job summary

Ayomi, fintech IA, bâtit une plateforme data à grande échelle. Rejoins l'équipe data pour faire tourner et fiabiliser la plateforme, avec une montée en compétence progressive vers plus d'autonomie et d'architecture.

Tu gères les pipelines via Airflow, l’ingestion, les dashboards et le contrôle qualité. Tu optimises les traitements sur Databricks et Azure, tout en collaborant avec les équipes back-end et métier dans un contexte fintech sensible.

Qualifications

• 2 à 4 ans d'expérience en data engineering en production
• Maîtrise Python et SQL, requêtes complexes
• Expérience en pipelines en production et gestion d'incidents
• Databricks/Spark et orchestration Airflow
• Rigueur sur la qualité des données et monitoring
• Autonomie et curiosité, orientation solution
• Aisance à collaborer avec équipe pluridisciplinaire
• Intérêt pour l'IA dans le workflow et génération de code

Responsibilities

• Run et fiabilité des pipelines (Airflow) et résolution d'incidents
• Ingestion: développer flux et connecteurs, gérer la volumétrie
• Dashboards et reporting: création et maintenance, réponses métiers
• Qualité et monitoring: checks qualité, surveillance, alertes
• Structuration: documentation, runbooks, gouvernance des données
• Performance et coûts: optimisation Databricks et coûts Azure

Skills

Python

SQL

Airflow

Databricks

Azure

Data quality

Autonomie

Tools

Airflow

Databricks

dbt

Azure

Git

Docker

Terraform

Job description

Rejoins une fintech IA et construis la plateforme data à grande échelle — pipelines, ingestion, qualité — aux côtés de notre équipe data. Tu apprends vite, tu touches à toute la chaîne, tu montes en autonomie. Évolution réelle à la clé.

Qui sommes-nous

Ayomi est une fintech IA dédiée au financement des startups et PME — de 50 000 € à 2 M€, en automatisé.

• 6 ans d'existence, profitable et stable
• 1 500 entreprises financées, 220 M€ déployés
• Équipe ~30 personnes, dont 7 en tech
• Données traitées : financières, bancaires, identitaires

Le rôle

Tu rejoins l'équipe data pour faire tourner et fiabiliser la plateforme tout en contribuant à sa structuration. Poste hands-on, au contact direct de toute la chaîne data, avec une montée en compétence progressive vers plus d'autonomie et d'architecture.

Tu opères la plateforme data d'une fintech dont l'IA est le produit : ta donnée nourrit directement nos modèles.

Tes missions

• Run & fiabilité des pipelines — opérer les pipelines (Airflow), traiter les incidents, livrer les hotfixes
• Ingestion — développer de nouveaux flux et connecteurs, gérer la volumétrie
• Dashboards & reporting — création, maintenance, réponses aux demandes métier
• Qualité & monitoring — checks data quality, surveillance, alertes sur échecs
• Structuration — documentation, runbooks, conventions (gouvernance data)
• Performance & coûts — optimisation des traitements Databricks et des coûts Azure

Stack : Azure · Databricks · Apache Spark · Delta Lake · Airflow · dbt · Python · SQL · Git

Profil recherché

• 2 à 4 ans en data engineering (une alternance significative sur un vrai run en production peut compter) — profils plus expérimentés bienvenus si l'envie de construire est là
• Python et SQL réellement opérationnels : à l'aise sur des requêtes complexes (jointures, agrégats, historisation de données) — pas seulement la syntaxe de base
• Expérience concrète de pipelines en production, au-delà du projet d'école : tu as déjà géré un incident et tu sais rejouer un traitement sans dupliquer la donnée
• Première expérience ou forte appétence : Databricks/Spark + orchestration (Airflow)
• Rigueur sur la qualité de données (tests, contrôles, alertes) — pas seulement « ça marche »
• Autonomie, curiosité, orienté solution
• À l'aise pour collaborer avec une équipe pluridisciplinaire (data, back-end, métier)
• L'IA fait partie de ton workflow : tu es à l'aise pour travailler avec Claude et les assistants IA au quotidien (génération de code, debug, doc) — c'est un réflexe, pas une découverte.

Nice to have

• dbt, CI/CD data, Git / Docker / Terraform
• Environnement à données sensibles (fintech, bancaire)
• Expérience du cloud Azure

Conditions

• CDI, temps plein
• Localisation : à discuter · Démarrage : dès que possible
• Rémunération selon profil

Process de recrutement

• Échange téléphonique (20-30 min) — parcours, motivation
• Entretien technique (1h) — cas data concret, hands-on
• Rencontre équipe (45 min)
• Retour sous une semaine

Pourquoi nous rejoindre

• Stack data moderne, à l'échelle, sur données réelles et sensibles
• Tu touches à toute la chaîne et tu montes vite en autonomie
• Mentorat direct par une équipe data expérimentée
• Fintech profitable, 220 M€ déployés — structure saine