Head of Data Engineering

LITY; Paris; Hybrid; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Benefits offered by this job

BSPCE liées à la performance

Télétravail partiel (1–2 jours/semaine

RTT et avantages complémentaires

Job summary

LITY, fintech en croissance, cherche son premier Senior Data Engineer pour prendre en main l'infrastructure data et accompagner l'évolutivité de sa plateforme. Vous concevrez et piloterez l'architecture Data, avec autonomie sur les choix technologiques et des interactions directes avec le Head of Product et le Head of AI.

Vous piloterez une refonte de l'architecture, construirez des pipelines robustes et collaborerez pour intégrer l'IA.

Qualifications

• Au moins 8 ans d'expérience en Data Engineering et gestion de plateformes data en production.
• Réussite démontrée d'une refonte ou migration d'architecture data de bout en bout avec décisions techniques.
• Maîtrise de Python et SQL et d'un moteur de traitement distribué (Spark/PySpark).
• Solide expérience des environnements Cloud (GCP/AWS/Azure), ETL/ELT, orchestration et qualité des données.
• Autonomie, pragmatisme et leadership technique en collaboration avec Produit et IA.

Responsibilities

• Refondre l'architecture Data: migrer vers Databricks et PySpark de la conception à la mise en production.
• Conduire le développement et l'optimisation des pipelines de données financières et les rendre plus scalables.
• Assurer la fiabilité: data quality, monitoring, tests et alerting; garantir la continuité pendant la migration.
• Collaborer sur les projets d'IA: préparer les données pour les modèles et les intégrer dans les produits.
• Conduire la structuration de l'équipe Data et participer au recrutement prévu en 2027.

Skills

Python

SQL

Spark / PySpark

Cloud platforms

ETL/ELT pipelines

Data orchestration

Data quality / monitoring

Team leadership

dbt

Infrastructure as Code

Tools

Databricks

dbt

Terraform / IaC

Job description

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 PySpark, 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 PySpark.
• 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 !