Data Engineer Junior (CDI) — Azure / Databricks
Summary
Junior data engineer at Ayomi, a profitable AI fintech that finances startups and SMEs, joining the ~7-person tech team in Paris to run and structure the data platform: operating Airflow pipelines, building ingestion flows and dashboards, adding data quality checks, and optimizing Databricks and Azure costs. Stack: Azure, Databricks, Spark, Delta Lake, Airflow, dbt, Python, SQL, Git.
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.
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
- Run & fiabilité des pipelines — opérer les pipelines (Airflow), traiter les incidents, livrer les hotfixes
- Ingestion — développer de nouveaux flux et connecteurs, gérer la volumétrie
- Dashboards & reporting — création, maintenance, réponses aux demandes métier
- Qualité & monitoring — checks data quality, surveillance, alertes sur échecs
- Structuration — documentation, runbooks, conventions (gouvernance data)
- 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 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
- Échange téléphonique (20-30 min) — parcours, motivation
- Entretien technique (1h) — cas data concret, hands-on
- Rencontre équipe (45 min)
- 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