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AYOMI

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Data Engineer Junior (CDI) — Azure / Databricks

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Summary

Junior data engineer at Ayomi, an AI fintech that finances startups and SMEs: run and improve the data platform on Azure — operating Airflow pipelines, building ingestion flows, data-quality checks, dashboards, and optimizing Databricks/Azure costs. Stack: Azure, Databricks, Spark, Delta Lake, Airflow, dbt, Python, SQL.

Rejoins une fintech IA et construis la plateforme data à grande échelle — pipelines, ingestion, qualité — aux côtés de notre équipe data. Tu apprends vite, tu touches à toute la chaîne, tu montes en autonomie. Évolution réelle à la clé.



Si vous voulez connaître les exigences de ce poste, poursuivez votre lecture pour toutes les informations pertinentes.


Qui sommes-nous


Ayomi est une fintech IA dédiée au financement des startups et PME — de 50 000 € à 2 M€, en automatisé.

  • 6 ans d'existence, profitable et stable
  • 1 500 entreprises financées, 220 M€ déployés
  • Équipe ~30 personnes, dont 7 en tech
  • Données traitées : financières, bancaires, identitaires



Le rôle


Tu rejoins l'équipe data pour faire tourner et fiabiliser la plateforme tout en contribuant à sa structuration. Poste hands-on, au contact direct de toute la chaîne data, avec une montée en compétence progressive vers plus d'autonomie et d'architecture.

Tu opères la plateforme data d'une fintech dont l'IA est le produit : ta donnée nourrit directement nos modèles.


Tes missions


  1. Run & fiabilité des pipelines — opérer les pipelines (Airflow), traiter les incidents, livrer les hotfixes
  2. Ingestion — développer de nouveaux flux et connecteurs, gérer la volumétrie
  3. Dashboards & reporting — création, maintenance, réponses aux demandes métier
  4. Qualité & monitoring — checks data quality, surveillance, alertes sur échecs
  5. Structuration — documentation, runbooks, conventions (gouvernance data)
  6. Performance & coûts — optimisation des traitements Databricks et des coûts Azure

Stack : Azure · Databricks · Apache Spark · Delta Lake · Airflow · dbt · Python · SQL · Git



Profil recherché


  • 2 à 4 ans en data engineering (une alternance significative sur un vrai run en production peut compter) — profils plus expérimentés bienvenus si l'envie de construire est là
  • Python et SQL réellement opérationnels : à l'aise sur des requêtes complexes (jointures, agrégats, historisation de données) — pas seulement la syntaxe de base
  • Expérience concrète de pipelines en production, au-delà du projet d'école : tu as déjà géré un incident et tu sais rejouer un traitement sans dupliquer la donnée
  • Première expérience ou forte appétence : Databricks/Spark + orchestration (Airflow)
  • Rigueur sur la qualité de données (tests, contrôles, alertes) — pas seulement « ça marche »
  • Autonomie, curiosité, orienté solution
  • À l'aise pour collaborer avec une équipe pluridisciplinaire (data, back-end, métier)
  • L'IA fait partie de ton workflow : tu es à l'aise pour travailler avec Claude et les assistants IA au quotidien (génération de code, debug, doc) — c'est un réflexe, pas une découverte.



Nice xuezdbg to have


  • dbt, CI/CD data, Git / Docker / Terraform
  • Environnement à données sensibles (fintech, bancaire)
  • Expérience du cloud Azure



Conditions


  • CDI, temps plein
  • Localisation : à discuter · Démarrage : dès que possible
  • Rémunération selon profil



Process de recrutement


  1. Échange téléphonique (20-30 min) — parcours, motivation
  2. Entretien technique (1h) — cas data concret, hands-on
  3. Rencontre équipe (45 min)
  4. Retour sous une semaine



Pourquoi nous rejoindre


  • Stack data moderne, à l'échelle, sur données réelles et sensibles
  • Tu touches à toute la chaîne et tu montes vite en autonomie
  • Mentorat direct par une équipe data expérimentée
  • Fintech profitable, 220 M€ déployés — structure saine


Skills

See also

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