Senior Data Engineer H/F - 75

Le Bureau des Talents est spécialisé dans la chasse, l'accompagnement et le coaching des talents pour les startups, les scale-ups et les entreprises à impact.

- DESCRIPTION DE L'ENTREPRISE

Notre client est une fintech innovante en pleine croissance, spécialisée dans l'analyse d'actions et l'exploitation de données financières enrichies. Présente en Europe et en Amérique du Nord, elle vient tout juste de lever des fonds pour accélérer le développement de sa plateforme technologique et renforcer ses équipes data & produit. Son ambition ? Révolutionner la recherche financière en combinant données traditionnelles, signaux alternatifs et intelligence artificielle. Un terrain de jeu passionnant pour tout.e passionné.e de data & de finance !- DESCRIPTION GÉNÉRALE DU POSTE

Nous recherchons un(e) Senior Data Engineer expérimenté(e) pour piloter la conception, le développement et l'évolution de pipelines de données scalables et robustes au coeur d'une plateforme d'intelligence financière. Le rôle couvre l'intégralité du cycle de vie des données - extraction, transformation, structuration et qualification - en mettant l'accent sur la qualité, l'adaptabilité et l'industrialisation. Tu seras un acteur clé dans une équipe tech dynamique, avec une forte exposition à l'analytics, à l'architecture et aux données sensibles.

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- PRINCIPALES MISSIONS & RESPONSABILITÉS

Concevoir et développer des pipelines de données scalables (Python) pour ingérer des données financières et alternatives via APIs et fichiers structurés (Excel, Parquet, CSV)
Traduire des règles métier complexes en code optimisé pour produire des datasets structurés, fiables et prêts pour l'usage analytique
Implémenter des transformations robustes avec des outils comme Pandas, garantissant la qualité et la cohérence des données
Construire, maintenir et opérer des processus ETL/ELT et automatiser leur déploiement via CI/CD dans le cloud (notamment GCP)
Collaborer étroitement avec les équipes quant, produit et tech pour soutenir les analyses, les modèles et les applications basées sur les données
Documenter les pipelines, la data lineage, les dictionnaires de données et les architectures de systèmes
Promouvoir et appliquer les meilleures pratiques de développement (code reviews, versionning, normes industrielles)
Encadrer et faire grandir des profils plus juniors

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