[KHOME] Data Engineer Senior

La Fabrique by CA; Paris; Hybrid; EUR 65,000 - 90,000; Full time

Benefits offered by this job

Télétravail partiel (2 jours/semaine)

Job summary

La Fabrique by CA recherche un Data Engineer expérimenté pour concevoir et piloter les pipelines data sur AWS, en interaction avec les équipes produit et IA. Vous serez en charge de l’ingestion, de l’ingénierie des données et de la traçabilité, avec une forte dimension technique et stratégique.

Le poste est hybride avec 2 jours de télétravail par semaine, et s’inscrit dans un environnement fintech en pleine consolidation technique et montée en maturité des pipelines.

Qualifications

• Concevoir et maintenir les 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 data.
• Évaluer la qualité des données et des modèles fournis par des prestataires externes.

Responsibilities

• Produire des restitutions exploitables pour les équipes business.
• Concevoir et maintenir des pipelines d’entraînement de modèles statistiques.
• Traçabilité de la donnée.

Skills

Python

AWS

Data architecture

Data quality

ETL pipelines

Tools

AWS Lambda

APIs

Job description

Filiale à 100% du Groupe Crédit AgricoleKhomeréinvente 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
• Traçabilité de la donnée

Ce qui fera la différence

• 5 ans d'expérience minimum
• 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

• Hébergement sur AWS
• Python pour la partie Data Engineering
• Interaction directe avec les enjeux produit
• Environnement structuré et soutenu par La Fabrique
• 2 jours de télétravail par semaine

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 avec le CTO

• Un test technique

• Un entretien de fit avec l’équipe