Data Engineer & ML

Varsity Capital; Paris; Hybrid; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

RockFi recherche un Data Engineer & ML basé à Paris avec une forte expertise en data pipelines, orchestration et modélisation. Vous travaillerez en collaboration étroite avec le CTO pour construire une architecture robuste et scalable, et soutenir le développement produit par des données propres et exploitable.

Vous définirez et mettez en œuvre des pipelines, participerez aux choix techniques et contribuerez à la gouvernance des données tout en restant axé sur les résultats et l’innovation

Qualifications

• Expérience 5+ ans en startup orienté software engineering.
• Expérience sur le développement et l’orchestration de data pipelines (Snowflake/Databricks, Airflow, Spark/Flink) pour ETL.
• Maîtrise de SQL avancé et de Python pour pipelines et APIs.
• Pratique de dbt et d’un orchestrateur type Airflow ou Dagster.
• Rigueur, ownership et capacité à comprendre le business et collaborer avec produit et finance.

Responsibilities

• Assurer une architecture data scalable et maintenable.
• Construire et maintenir des pipelines d’ingestion avec l’équipe technique.
• Transformer des données depuis nos sources internes et partenaires financiers (dbt).
• Automatiser les workflows d’intégration et de qualité de données (tests, monitoring, alerting).
• Collaborer avec les équipes métier et software engineers pour exposer des datasets propres et documentés.
• Contribuer à la définition de la stratégie de gouvernance, sécurité et conformité (RGPD, auditabilité).
• Permettre d’élaborer des modèles de recommandations pour concevoir du produit.

Skills

Data pipelines development

Python

SQL avancé

Airflow / Dagster

Domain-Driven Design

Tools

Snowflake

Databricks

Airflow

Dagster

dbt

Spark

Job description

Data Engineer & ML

Département: Tech

Localisation: Paris, Remote

Rôle: Data Engineer

Type d'emploi: CDI

Statut: Poste ouvert

Introduction

Notre mission

Faire entrer la gestion privée dans la modernité.

Nous nous définissons comme un Family Office moderne, offrant un accompagnement sur mesure qui combine l’expérience d’anciens banquiers privés et la puissance des dernières technologies.

Notre modèle

Notre modèle est pensé par et pour les conseillers privés, au service de la performance de leurs clients. Notre approche est simple :

Nous cooptons les meilleurs banquiers et gestionnaires de patrimoine, issus des plus prestigieuses institutions. Nous les accompagnons dans l’indépendance.

Nous libérons leur temps et leur potentiel par la technologie et l’intelligence artificielle.

Nous offrons des placements en architecture ouverte sourcés pour leur performance afin de répondre au plus près aux besoins de nos clients.

Nous adressons principalement le segment affluent/affluent+, un marché de 1 500 milliards d’euros en France.

Les fondateurs et notre série A

RockFi est portée par trois fondateurs aux expertises complémentaires : Pierre (CEO, ex-McKinsey), Marie (COO, ex-Artefact & Beanstock) et Maxime (CTO, premier Founding Engineer de Qonto).

Moins d’un an après un premier tour de table de 3 millions d’euros, nous avons annoncé une levée de fonds de Série A de 18 millions d’euros, menée par Partech avec la participation renouvelée de Varsity et de plusieurs business angels dont Arthur Waller et Félix Blossier, fondateurs de Pennylane. Cette augmentation de capital va permettre à RockFi d’accélérer son développement pour atteindre son ambition d’un milliard d’euros d’actifs sous gestion d’ici fin 2026.

Pour en savoir plus, tu peux consulter la page Rejoindre RockFi ou visiter notre site.

Sur le job

Mission

En tant que Data Engineer & ML, ton rôle sera principalement de créer une architecture évolutives et robustes en collaborant avec le métier & l’équipe technique pour permettre de faire avancer le coeur du business RockFi.

Impact

En tant que Data Engineer & ML nous rejoignant parmi les premiers, tu feras parti(e) d'une équipe de quelques ingénieurs hautement qualifiés venant d’autres scale-ups comme Qonto. Tu travailleras en étroite collaboration avec le CTO pour façonner nos solutions. Tu participeras également à la direction de nos choix techniques et à l’approche technologique de RockFi en accord avec notre vision. Nous voulons avant tout construire des outils fiables et robustes.

• Assurer une architecture data scalable et maintenable;
• Construire et maintenir des pipelines d’ingestion avec l’équipe technique;
• Transformer des données depuis nos sources internes et partenaires financiers (dbt);
• Automatiser les workflows d’intégration et de qualité de données (tests, monitoring, alerting);
• Collaborer avec les équipes métier et software engineers pour exposer des datasets propres et documentés;
• Contribuer à la définition de la stratégie de gouvernance, sécurité et conformité (RGPD, auditabilité);
• Permettre d’élaborer des modèles de recommandations pour concevoir du produit.

Profil recherché

Tu t’entendras bien avec l’équipe si :

• Tu as une expérience de 5 ans et plus dans un environnement startup orienté software engineering ;
• Tu as une expérience sur le développement et l’orchestration de data pipelines avec Snowflake ou Databricks, Airflow, Spark/Flink ou toute autre technologie qui permet de mettre en place un ETL, du data lake au data warehouse ;
• Maîtrise de SQL avancé et de Python (data pipelines, orchestration, APIs) ;
• Pratique de dbt et d’un orchestrateur type Airflow ou Dagster ;
• Tu es famillié(e) avec les concepts de Domain-Driven Design ;
• Tu as le sens de la rigueur, automatisation et ownership fort ;
• Tu monte vite sur la compréhension business et la capacité à collaborer avec les équipes produit et finance ;
• Tu es capable d'explorer les solutions possibles pour les nouvelles fonctionnalités avec les équipes Produit et Backend ;
• Tu as l’envie de construire des choses de zéro.

Stack technique

Nos produits couvrent plusieurs domaines fonctionnels :

la gestion du portefeuille client et son reporting

l’automatisation de la conformité et du suivi réglementaire

le développement d’assistants pour les conseillers

l’extraction et la normalisation des flux financiers fournisseurs

Cette diversité implique une stack large et évolutive, et demande des profils capables d’apprendre vite et de naviguer entre plusieurs familles de problèmes techniques. Voici une liste non exhaustive des technologies que nous utilisons :

• React
• Next.js
• Typescript
• Nest.js
• Typescript
• Python
• AWS (EKS, S3, RDS, etc.) — région Paris
• Grafana
• OpenTelemetry
• Snowflake
• dbt
• Airbyte
• Dagster

Déroulement des entretiens

• Co-Founder & CTO - 45min
• Technical call - 1h
• Fit interview - 30min
• Case study
• Co-Founders (Marie, COO & Pierre, CEO) : ~1h

Si tu est intéressé(e) par une aventure entrepreneuriale dans le monde de l’investissement, cette mission est faite pour toi ! N’hésite pas à contacter notre CTO à l’adresse mail suivante : [e-mail].