Senior Data Engineer
Summary
Senior Data Engineer at Caraz, a startup building a global clinical database of exceptional cancer survivors with oncology centers in 42 countries. You design, maintain, and scale data pipelines and the Lakehouse architecture on AWS/Kubernetes to handle genomic and clinical data for cancer research, working with bioinformaticians and data scientists. Hybrid role in Paris with 2 remote days per wee
CDI/ 2 jours de TT par semaine / PARIS 09 Réf 75009901
Publiée le 17/06/2026
L'entreprise
Start-up cofondée avec des centres médicaux leaders en oncologie dont la mission est de créer la première base de données clinique mondiale de survivants exceptionnels au cancer.
Plus de 160 centres répartis dans 42 pays font déjà partie du réseau.
Effectifs : 40 personnes
Contexte
Vous intégrez l'équipe Data et votre objectif et de concevoir, maintenir et faire évoluer les infrastructures et pipelines de données permettant l'exploitation de données génomiques et cliniques pour la recherche en cancérologie.
Missions principales
- Développer et optimiser les pipelines de données sur des environnements HPC et cloud
- Administrer et améliorer l'architecture Lakehouse
- Garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité des traitements de données
- Administrer et faire évoluer les systèmes qui soutiennent l'analyse des données et la prise de décision
- Mettre en place des processus pour organiser, nettoyer, transformer et acheminer les données destinées au reporting et à l'analytique
- Collaborer avec les bioinformaticiens, data scientists et analystes pour répondre à leurs besoins métier
- Assurer la sécurité, la conformité et la gouvernance des données de santé
- Produire et maintenir la documentation technique des systèmes et processus
Stack
Python, SQL, DBT, Groovy (Nextflow), AirflowAWS, Kubernetes (EKS), Linux, Docker, AWS Batch
PostgreSQL (RDS), Datadog, Loki, Grafana
Profil recherché
Issu(e) d'une école d'ingénieurs ou équivalent, vous avez min. 4 ans d'expérience en tant que Data Engineer.
Compétences requises
- Solides compétences en SQL, en modélisation de données et Data Warehouse
- Maîtrise de langages de programmation tels que Python, Scala, etc.
- Expérience avec des outils d'orchestration comme Airflow, Kubernetes, etc.
- Capacité à travailler en anglais, à l'écrit comme à l'oral
Compétences appréciées
- Expérience Big Data sur des sujets médical (ISO 27001 par exemple)
- Expérience précédente en tant que Lead technique