Senior Data Engineer
- Salary
- €60K–€70K
- Hiring from
- France
- Work type
- Remote
- Posted
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100% free · New jobs every hour
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Tu veux travailler sur une Data Platform qui irrigue toute une scale-up fintech — du Marketing au Produit, en passant par la Finance, le Customer Success et les sales — et qui est aujourd'hui au cœur de notre transition AI-first ? Tu as le recul pour maintenir des systèmes en prod ET l'énergie pour aller construire la couche sémantique qui va connecter nos données à l'IA ?
Chez Agicap, la Data Platform répond aux besoins analytics (reporting, IA) et de synchronisation de données au service de toute l'entreprise. Elle s'appuie sur Google Cloud Platform (notamment BigQuery et Composer), Airbyte, dbt et Looker pour maintenir et diffuser des données à jour, consolidées et fiables.
🔥 Le chantier qui change tout : l'ouverture de l'accès à la donnée d'entreprise par l'IA via notre serveur MCP Analytics. On a déjà posé les premières briques avec les Explores Looker gouvernés par les DA — la suite logique, c'est l'extension à BigQuery couplée à une couche sémantique. Et c'est là que tu entres en jeu.
👥L'équipe que tu rejoins
Tu intègres une équipe de 3 Data Engineers qui collabore au quotidien avec 4 Data Analysts et Pauline (Head of Data). Tu seras en lien direct avec Kévin (Team Lead Data Engineering) et Pauline au quotidien. L'équipe Data est rattachée au département Revenue & Operations.
L'équipe en 3 mots : soudée, pragmatique, exigeante techniquement. On porte beaucoup de sujets stratégiques en parallèle — c'est pour ça qu'on cherche un·e senior qui pourra prendre vite ses marques et apporter du poids sur les décisions d'architecture.
💪 Tes missions
Tu alternes entre run exigeant et chantiers structurants :
- Maintenir et fiabiliser la plateforme : Composer (Airflow), Airbyte self-hosted sur GKE, BigQuery, dbt, Terraform. Une part de ton temps va au run (gestion des incidents, support DA), réparti au sein de l'équipe DE. Tu conçois et enrichis tests, monitoring et alerting — technique et fonctionnel.
- Industrialiser l'ingestion de données : collecter les sources via Airbyte (API ou CDC selon les cas), gérer l'évolution des schémas et les tables externes BigQuery.
- Alimenter les outils métier : reverse-ETL et synchronisations entre outils (HubSpot, Gainsight, Intercom…) ou vers notre base temps réel PostgreSQL via notre architecture streaming (webhooks → Pub/Sub → Cloud Run).
- Étendre la couche d'accès IA : prolonger le MCP Analytics vers BigQuery, construire la couche sémantique qui conditionne la qualité des réponses de l'IA. La qualité de la modélisation fait la qualité des réponses.
- Maîtriser coûts et sécurité : réservations de slots BigQuery en autoscaling, routage dynamique du build dbt, revue FinOps mensuelle, least privilege, gestion des données personnelles et sensibles, sécurisation des accès data par l'IA.
👀 Comment on travaille
⭐ Notre stack
- GCP : BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run, Cloud SQL, Composer, GKE, Looker
- Ingestion : Airbyte self-hosted (CDC PostgreSQL et SQL Server), GCS Avro → tables externes BigQuery
- Transformation & qualité : dbt, Elementary
- IaC & CI/CD : Terraform, Cloud Build, GitHub Actions
- Langages : Python, SQL, Docker
- IA : Claude Code (skills et plugins internes), serveur MCP interne
🎯 Le profil qu'on cherche
Indispensable
- 5 ans d'expérience minimum en Data Engineering sur un Cloud Provider majeur, avec la responsabilité de maintenir des systèmes en production.
- SQL confirmé + modèles dbt complexes (matérialisation incrémentale, snapshots, macros) que tu sais debugger (doublons, données tardives, suppressions, changement de schéma) et optimiser (durée, coût).
- Expérience solide en ingestion et orchestration de pipelines : debugging, dérive de schéma, reprise, backfill, analyse d'impacts.
- Python de qualité, testé et maîtrisé — maintenabilité et fiabilité au cœur de ta pratique.
- Infrastructure as Code et CI/CD au quotidien.
- Tu travailles avec un Coding Agent et tu sais prendre du recul pour vérifier ce qu'il produit.
- Tu es force de proposition, rigoureux·se, humble, et tu aimes transmettre : partager tes découvertes, expliquer tes choix aux équipes techniques comme métier, faire progresser tes collègues.
- Tu es à l'aise en équipe partiellement full-remote.
- Anglais B2 minimum.
- Expérience sur une couche sémantique (dbt Semantic Layer / MetricFlow, LookML), sur le Knowledge Catalog GCP (ex-Dataplex) ou équivalent, ou plus largement sur la gouvernance de données : cataloging, lineage, classification, policy tags, ownership.
- Traitements en architecture événementielle et leurs spécificités (Pub/Sub, Cloud Run, scaling, rejets, retries).
- Expérience GCP : BigQuery et son modèle de compute via réservations de slots, Composer, Cloud Run, GKE / Helm.
- Tu as construit des tools pour agents IA (serveur MCP, skills).
- Intégrations dans des outils métier (HubSpot, Gainsight, Intercom).
- Pipelines data en Change Data Capture.
- Contribution à l'écosystème Airbyte.
Un gros plus
Un plus
🎁 Ce qu'on offre
- Un rôle au cœur d'une AI-first scale-up fintech FT120, €145M levés, 8 000+ clients, 6 pays.
- Une Data Platform avec un vrai scope stratégique (reporting, IA, data gouvernance) et des sujets de fond pour les 2 prochaines année.
- Rémunération : 60K€ - 70K€ selon expertise + prime vacances SYNTEC.
- CDI, forfait 39h dont 4h supplémentaires payées.
- Full remote — venues à Lyon ponctuelles pour les moments d'équipe.
- 25 jours de congés payés + 10 jours de congés flexibles (utilisables dès l'arrivée).
- Mutuelle Alan (extension famille possible), titres restaurant Swile (11€/jour dont 6,50€ pris en charge).
- Avantages CSE : carte KDO annuelle, Gymlib / EGYM wellpass, et plus.
⏳ Process de recrutement
- Screening avec notre Senior Talent Acquisition — 45 min sur ton parcours et ta motivation.
- 1er entretien technique avec Pauline (Head of Data) — discussion technique, challenge sur la manière d'aborder des problèmes, cadrage de sujets, use case Agicap — 1h.
- 2ème entretien technique avec Kévin (Team Lead DE) et Julien — test SQL + test d'architecture oral + discussion technique + cas IA — 2h.