Glodie.tshiama@labanquepostale.fr

• Concevoir, implémenter, tester, déployer et maintenir des solutions de data de façon stable et optimisées dans le cloud AWS
  
  
• Intégrer de nouvelles sources de données dans le data wharehouse central et faire circuler la donnée vers les différentes applications

• Produire du code et des solutions d’engineering évolutifs et réplicables

• Analyser et comparer les outils data pour améliorer l’efficacité de l’équipe

• Sélectionner et implémenter de nouveaux services AWS pour garantir le bon traitement des données dans les pipelines

• Aider les équipes data et tech à implémenter des solutions de données incluant la modification de requêtes SQL et code python en respectant les bonnes pratiques de code

• Maintenir l’auto-documentation des pipelines

• Produire des tests automatisés adaptés aux séries temporelles propres aux environnements big data

• Aider à déployer des pipelines data dans un process de déploiement continu

• Aider les équipes risques et le CTO à gérer les projets et l’exécution des sprints

Avec sa marque DJANGO, fintech 100 % digitale, LBPCF innove dans le domaine du paiement fractionné et du financement responsable.

DJANGO combine la solidité d’un grand groupe bancaire et l’agilité d’une start-up pour proposer des solutions de paiement simples, inclusives et transparentes.

 
Dans un environnement avec une forte culture tech, nous recherchons un Data Engineer H/F en CDI sur notre site basé à Paris (République) pour une prise de poste dès que possible.

A votre arrivée, vous suivez une formation de 2 jours sur la filiale, son activité, ses valeurs et les formations réglementaires.

Vous êtes ensuite directement accompagné sur le terrain par le CTO et les membres de l'équipe.

Formation supérieure en informatique, data ou équivalent

Expérience réussie de 3ans minimum sur un poste similaire

Maîtrise de Python pour le développement et le traitement de données

Bonne pratique sur AWS (S3, Glue, Redshift, Lambda, etc.)

Bonne connaissance de SQL et sens aigu de la qualité et de la fiabilité des données

Connaissance d’un outil d’orchestration de workflows (Airflow ou équivalent)

Esprit analytique, rigueur, curiosité technologique et goût du travail collaboratif
Excellent relationnel