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Salary
$73k – $101k per year
Location
Hybrid (Paris, France)
Seniority
Senior · 5+ years exp
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 20, 2026. First seen by Alion on Jan 27, 2026. Bureau des Talents scores B on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
Bureau des Talents is a French recruitment firm specialising in headhunting and talent coaching for startups, scale-ups and impact companies.

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 cœur 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.

- 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

- Profil recherché

Must-have :

  • 5+ ans d’expérience en data engineering ou rôle similaire
  • Maîtrise de Python et très bonnes compétences en SQL
  • Expérience avérée dans la conception et l’exploitation de pipelines de données en production
  • Solide compréhension des systèmes de data warehousing, ETL/ELT et modélisation de données
  • Expérience cloud (GCP, AWS ou Azure)
  • Esprit analytique, rigueur, autonomie et sens de la qualité
  • Très bonnes capacités de communication et de collaboration inter-équipes

Nice-to-have :

  • Expérience ou intérêt pour les données financières, économiques, alternatives
  • Connaissance de l’AI/ML infra, NLP ou data engineering orienté AI
  • A déjà fait évoluer une architecture data vers un modèle scalable et résilient
  • Maitrise de problématiques liées aux données sensibles (finance, crypto, assurance)

- Infos pratiques

Début : Dès que possible

Localisation : Paris 8e

Organisation : Hybrid (présence attendue au bureau 3 à 4 jours/semaine, pour une vraie dynamique d’équipe)

Type de contrat : CDI

- Salaire & avantages

Rémunération : à partir de 65K + stock options

Environnement de travail stimulant (données sensibles, tech moderne, projets ambitieux)

Flexibilité sur l’organisation (jusqu’à 2 jours de télétravail / semaine)

Opportunité d’évolution transverse entre R&D et Tech

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