Data Engineer / Ingénieur.e - Confirmé.e

Kiiro; Paris (TX); Hybrid; USD 51,000 - 80,000; Full time

Job summary

Chez Kiiro, nous accompagnons nos clients, de la scale-up aux grands comptes, dans la valorisation de leurs données. En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations de nos clients : vous cadrez, vous développez, vous industrialisez, vous transmettez.

Vous travaillerez en équipe Data, à distance, et vous appuierez sur Databricks et AWS. Localisation: Paris, mode hybride avec des bureaux et une collaboration étroite avec nos partenaires Databricks et AWS.

Qualifications

• 3+ années d'expérience en Data Engineering.
• Maîtrise Databricks (Unity Catalog, Delta, Mosaic AI).
• Bonne connaissance des services AWS (Redshift, Glue, EMR, Kinesis).
• Python et SQL, forte aisance avec l'écosystème Spark.
• Connaissance sécurité et conformité des données dans le cloud.

Responsibilities

• Écouter & cadrer les besoins Data et métier et les traduire en exigences techniques.
• Concevoir, développer et optimiser les pipelines de données dans le cloud.
• Migrer datalakes/data warehouses vers Databricks et plateformes Cloud/SaaS.
• Rendre la donnée exploitable par l’IA et assurer traçabilité des données.

Skills

Databricks

AWS

Python

SQL

Spark

Airflow

Tools

Databricks

AWS

Snowflake

BigQuery

Hadoop

Job description

Professional French is a mandatory requirement for all members of the Kiiro teams.

Chez Kiiro, nous accompagnons nos clients, de la scale-up aux grands comptes, dans la valorisation de leurs données. En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations de nos clients : vous cadrez, vous développez, vous industrialisez, vous transmettez.

Vous ne serez pas seul.e : rejoignez une équipe Data habituée au travail à distance, et vous vous appuyez sur nos partenariats Databricks et AWS.

Vos missions :

• Écouter & cadrer : vous aidez les équipes Data et métier de nos clients à clarifier et formaliser leurs besoins (BI, ML, GenAI…) et à les traduire en exigences techniques.

• Construire & optimiser : vous concevez, développez et optimisez les pipelines de données dans le cloud, avec les outils et frameworks adaptés aux contraintes du client : volumétries, fréquence d’ingestion, streaming, sécurité, gouvernance.

• Migrer & moderniser : vous mettez en place ou aidez à la migration de datalakes / data warehouses / lakehouses vers des plateformes Cloud ou SaaS (Databricks en tête !).

• Rendre la donnée exploitable par l’IA : vous construisez les fondations dont les cas d’usage GenAI et ML ont besoin : qualité et fraîcheur des données, catalogue et lineage, exposition de corpus pour du RAG, recherche vectorielle, feature stores, pipelines d’inférence temps réel ou batch.

• Industrialiser : vous faites passer les produits à composante Data Science / GenAI du notebook à la production : tests, monitoring, coûts maîtrisés, traçabilité des données consommées par les modèles, gestion des accès aux corpus sensibles.

• Fiabiliser : vous collaborez avec les équipes de développement et d’architecture pour garantir l’intégrité, la qualité et la sécurité des données.

• Rester en veille & évangéliser : l’écosystème bouge très rapidement. Vous partagez ce qui mérite vraiment d’être adopté, en interne comme chez le client.

Côté interne :

• Partenariats : vous soutenez nos partenariats Databricks & AWS.

• Diffusion de la culture Data & IA : webinars, événements en présentiel co-animés avec nos partenaires, publication d’articles.

Environnement technique (non exhaustif) :

• Plateformes Data : AWS, Databricks (principalement), mais aussi Snowflake, BigQuery, et on-premises (Hadoop, Cloudera)

• BDD : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra…

• Langages : Python, SQL

• ETL/ELT & orchestration : dbt, Fivetran, Airbyte, Dagster…

• IA & ML : Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker, Mosaic AI, MLflow, frameworks d’orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex), bases vectorielles (pgvector, OpenSearch, Qdrant)

Nous sommes partenaire Databricks et AWS, et nous cherchons des personnes qui ont de l’appétence pour ces technologies mais restent ouvertes sur le reste de l’écosystème !

Ce qui compte pour nous :

• Vous avez une expérience Data confirmée (3+ ans)
• Vous avez une maîtrise de la plateforme Databricks (Unity Catalog, Delta, Mosaic AI…) ET/OU une bonne approche des services AWS (Redshift, Glue, EMR, Kinesis, Lambda, Bedrock, SageMaker…)
• Vous maîtrisez les process et technos d’ingestion, de traitement et d’exposition de la donnée.
• Vous êtes hands-on : solide expérience en Python et SQL, aisance réelle avec l’écosystème Spark et les plateformes Data cloud & SaaS.
• Vous maîtrisez les principes de sécurité et de conformité des données dans un environnement cloud.
• Vous avez d’excellentes capacités analytiques et de résolution de problèmes.
• Vous avez mis les mains dans le cambouis de l’IA :
• Vous savez faire la part entre ce que l’IA générative résout vraiment et ce qu’elle ne résout pas.
• Vous avez une posture conseil :Communication et force de proposition : vous êtes en capacité d’interagir efficacement avec les équipes de développement et les différentes parties prenantes.
• Autonomie et gestion des priorités, en équipe comme en solo.
• Anglais professionnel/technique : à l’aise dans les environnements Data/Cloud et sur des projets à dimension internationale.
• Les petits + :Certification Databricks (Data Engineer Associate, Machine Learning Associate…)Certifications AWS (AWS Certified Solutions Architect…)
• Vous avez déjà contribué à une brique d’IA en production : pipeline de RAG, plateforme ML, agent ou à l’architecture data qui l’alimente.

Ce poste n’est probablement pas pour vous si…

Vous cherchez un rôle de build pur, sans jamais parler aux métiers ni comprendre pourquoi vous construisez. Vous préférez livrer un pipeline et passer au suivant, sans vous soucier de ce qu’il devient en production. Vous voulez travailler sur un seul SI et une seule stack pendant les trois prochaines années. Les sujets à moitié cadrés vous mettent mal à l’aise plutôt que de vous donner envie.

Ce que nous vous proposez :

• Rémunération : 45 à 70 K€.
• Localisation : Paris.
• Rythme : hybride ; télétravail fréquent et horaires flexibles. Bureaux récents et équipés, ambiance conviviale, équipes rodées au travail à distance.
• Développement professionnel : certifications prises en charge, licences des outils IA que vous voulez tester, budget conférences.
• Une aventure à construire : vous n’arrivez pas dans une case figée. Votre expérience, votre savoir-être et votre ambition participeront activement au développement de votre rôle.
• Une trajectoire en construction avec celle de l’entreprise. Si vous avez envie de laisser votre empreinte plutôt que d’appliquer un cadre existant, vous allez vous plaire ici.