Data Engineer Junior (CDI) — Azure / Databricks

AYOMI; Paris; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Ayomi, fintech IA, recherche un data engineer pour faire tourner et fiabiliser la plateforme data, du piping à l’ingestion, en passant par la qualité et l’architecture.

Poste hands-on, proche du run en prod et de l’optimisation des coûts sur Azure Databricks et Spark. Montée en autonomie et participation à toute la chaîne data.

Rejoignez une équipe ambitieuse et impactante, avec une IA comme produit et des données sensibles gérées avec rigueur.

Qualifications

• 2 à 4 ans d’expérience en data engineering en production.
• Maîtrise Python et SQL pour requêtes complexes et pipelines.
• Expérience en pipelines en production et gestion d’incidents.
• Connaissance Databricks/Spark et orchestration Airflow.
• Autonomie et collaboration dans une équipe pluridisciplinaire.

Responsabilités

• Run et fiabilité des pipelines (Airflow) et résolution incidents.
• Conception et déploiement de flux d’ingestion et connecteurs.
• Création et maintien des dashboards et rapports métier.
• Qualité des données, monitoring et alertes sur échecs.
• Structuration: docs, runbooks et gouvernance des données.
• Optimisation des traitements et des coûts sur Databricks et Azure.

Connaissances

Data engineering

Python

SQL

Airflow

Databricks

Spark

Azure

Outils

dbt

Docker

Terraform

Git

CI/CD data

Azure

Description du poste

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