[KHOME] Data Engineer Senior

La Fabrique by CA; Paris; Hybrid; EUR 45,000 - 65,000; Full time

Job summary

La Fabrique by CA recherche un ingénieur de données pour concevoir et maintenir des pipelines d'ingestion. Le candidat idéal devra avoir une solide compréhension des enjeux liés à l'intelligence artificielle et une expertise dans l'environnement AWS. Le travail exige une autonomie dans un contexte en évolution. Le poste privilégie le présentiel et nécessite une collaboration étroite avec le Head of Tech.

Qualifications

• Compréhension des enjeux de l'intelligence artificielle au-delà du simple pipeline.
• Renforcer la capacité de l'équipe à structurer des flux de données.
• Autonomie dans un environnement dynamique.

Responsibilities

• Concevoir et maintenir des pipelines d’ingestion de données.
• Administrer et optimiser l’environnement AWS.
• Développer des fonctions AWS Lambda pour des calculs statistiques.
• Structurer et industrialiser les flux de données.
• Évaluer la qualité des données des prestataires externes.
• Produire des restitutions exploitables pour les équipes business.

Skills

Capacité à comprendre les enjeux IA

Vision architecture

Rigueur dans la structuration des flux

Autonomie

Curiosité technique

Tools

AWS

Python

Job description

Filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole Khome réinvente l’expertise immobilière et transforme en profondeur la manière dont les institutions financières, les foncières et les investisseurs comprennent la valeur, la qualité et les risques des actifs immobiliers.

Nous servons aujourd’hui les grandes banques françaises, des gestionnaires de portefeuille, et des foncières avec des solutions d’expertise certifiée, d’analyse immobilière augmentée et de scoring des actifs. Notre plateforme Data et nos outils basés sur l’IA est au cœur de cette réinvention.

Notre mission : rendre l’expertise immobilière plus simple, plus rapide et plus intelligente.

Le contexte

Khome évolue dans un environnement fintech exigeant et réglementé.

La donnée est un actif central du produit. L’enjeu aujourd’hui est de renforcer la capacité de l’équipe à :

• structurer et fiabiliser l’architecture data,
• accompagner les usages liés à l’IA,
• soutenir l’évolution technique de la plateforme.

Ce poste s’inscrit dans une dynamique de consolidation et de montée en maturité technique.

Vos priorités clés

• Concevoir et maintenir les pipelines d’ingestion de données (sources ouvertes et propriétaires)
• Administrer et optimiser l’environnement AWS (réseaux, bases de données, fonctions, jobs)
• Développer des fonctions AWS Lambda réalisant des calculs statistiques à partir de bases de données ou d’API
• Structurer et industrialiser les flux data
• Évaluer rigoureusement la qualité des données et des modèles fournis par des prestataires externes
• Concevoir et maintenir des pipelines d’entraînement de modèles statistiques
• Produire des restitutions exploitables pour les équipes business

Ce qui fera la différence

• Capacité à comprendre les enjeux IA au-delà du simple pipeline
• Vision architecture (et pas uniquement exécution)
• Rigueur dans la structuration des flux et de la donnée
• Autonomie dans un environnement en construction
• Curiosité technique et capacité à monter rapidement en compétence

Nous recherchons un profil capable de combiner solidité technique et compréhension stratégique des enjeux data.

L’environnement technique & organisationnel

• Stack orientée AWS
• Python pour la partie Data Engineering
• Collaboration étroite avec le Head of Tech
• Interaction directe avec les enjeux produit
• Environnement structuré et soutenu par La Fabrique

Présentiel privilégié pour les postes techniques stratégiques.

Pourquoi ce poste est stratégique

• La qualité et la structuration de la donnée conditionnent directement les capacités produit
• Les usages IA reposent sur des fondations data solides
• Le renforcement de la séniorité technique est un levier clé pour la suite

Ce rôle contribue directement à la solidité technique et à la trajectoire produit.

Comment nous recrutons

• Un premier échange exploratoire avec un recruteur
• Un entretien technique approfondi
• Une série de rencontres avec l’équipe dirigeante et l’équipe tech