Data Engineer

Professional French is a mandatory requirement for all members of the Kiiro teams.

Chez Kiiro, nous accompagnons nos clients, de la scale-up aux grands comptes, dans la valorisation de leurs données. En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations de nos clients : vous cadrez, vous développez, vous industrialisez, vous transmettez.

Vous ne serez pas seul.e : rejoignez une équipe Data habituée au travail à distance, et vous vous appuyez sur nos partenariats Databricks et AWS.

Vos missions

• Écouter & cadrer : vous aidez les équipes Data et métier de nos clients à clarifier et formaliser leurs besoins (BI, ML, GenAI…) et à les traduire en exigences techniques.
• Construire & optimiser : vous concevez, développez et optimisez les pipelines de données dans le cloud, avec les outils et frameworks adaptés aux contraintes du client : volumétries, fréquence d’ingestion, streaming, sécurité, gouvernance.
• Migrer & moderniser : vous mettez en place ou aidez à la migration de datalakes / data warehouses / lakehouses vers des plateformes Cloud ou SaaS (Databricks en tête ).
• Rendre la donnée exploitable par l’IA : vous construisez les fondations dont les cas d’usage GenAI et ML ont besoin : qualité et fraîcheur des données, catalogue et lineage, exposition de corpus pour du RAG, recherche vectorielle, feature stores, pipelines d’inférence temps réel ou batch.
• Industrialiser : vous faites passer les produits à composante Data Science / GenAI du notebook à la production : tests, monitoring, coûts maîtrisés, traçabilité des données consommées par les modèles, gestion des accès aux corpus sensibles.
• Fiabiliser : vous collaborez avec les équipes de développement et d’architecture pour garantir l’intégrité, la qualité et la sécurité des données.
• Rester en veille & évangéliser : l’écosystème bouge très rapidement. Vous partagez ce qui mérite vraiment d’être adopté, en interne comme chez le client.

Côté interne

• Partenariats : vous soutenez nos partenariats Databricks & AWS.
• Diffusion de la culture Data & IA : webinars, événements en présentiel co-animés avec nos partenaires, publication d’articles.

Environnement technique (non exhaustif)

• Plateformes Data : AWS, Databricks (principalement), mais aussi Snowflake, BigQuery, et on-premises (Hadoop, Cloudera)
• BDD : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra…
• Langages : Python, SQL
• ETL/ELT & orchestration : dbt, Fivetran, Airbyte, Dagster…
• IA & ML : Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker, Mosaic AI, MLflow, frameworks d’orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex), bases vectorielles (pgvector, OpenSearch, Qdrant)

Nous sommes partenaire Databricks et AWS, et nous cherchons des personnes qui ont de l’appétence pour ces technologies mais restent ouvertes sur le reste de l’écosystème

Ce qui compte pour nous

• Vous avez une expérience Data confirmée (3+ ans) :
• Vous avez une maîtrise de la plateforme Databricks (Unity Catalog, Delta, Mosaic AI…) ET/OU une bonne approche des services AWS (Redshift, Glue, EMR, Kinesis, Lambda, Bedrock, SageMaker…)
• Vous maîtrisez les process et technos d’ingestion, de traitement et d’exposition de la donnée.
• Vous êtes hands‑on : solide expérience en Python et SQL, aisance réelle avec l’écosystème Spark et les plateformes Data cloud & SaaS.
• Vous maîtrisez les principes de sécurité et de conformité des données dans un environnement cloud.
• Vous avez d’excellentes capacités analytiques et de résolution de problèmes.
• Vous avez mis les mains dans le cambouis de l’IA :
• Vous savez faire la part entre ce que l’IA générative résout vraiment et ce qu’elle ne résout pas.
• Vous avez une posture conseil :Communication et force de proposition : vous êtes en capacité d’interagir efficacement avec les équipes de développement et les différentes parties prenantes.
• Autonomie et gestion des priorité