Rôle et impact 🎯

En tant que Senior Data Engineer, tu prendras en charge la construction des briques coeur de notre Data Platform et la définition de l’architecture data qui alimentera les futures fonctionnalités produit basées sur l’IA à partir de 2026.

Tu auras un rôle clé dans notre stratégie de data en self service, en posant les standards d’ingénierie, de qualité et de sécurité qui permettront à chaque Evaneossian d’utiliser la donnée et l’IA générative de manière autonome, fiable et sécurisée.

L’équipe Data Engineering 👥

Au sein de la communauté Tech & Inno, tu rejoindras l’équipe Data Engineering, en charge de la conception, de la construction et de la maintenance des systèmes de données qui servent l’ensemble d’Evaneos.

L’équipe a pour mission de :

• construire et maintenir des pipelines de données robustes et observables

• mettre à disposition une donnée fiable pour les équipes produit, tech et business

• préparer et opérer les fondations nécessaires aux cas d’usage IA de demain

Tu travailleras au quotidien avec :

• 3 Data/Analytics Engineers

• les équipes Produit et Tech pour alimenter les fonctionnalités IA et data driven

L’équipe fonctionne avec un haut niveau d’autonomie, une forte exigence de craft et un esprit d’apprentissage continu. Les décisions se prennent de façon collaborative, avec une vraie attention portée à l’impact concret des projets.

En ce qui concerne notre stack, nous utilisons:

☁️ Cloud provider : Google Cloud Platform

🔄 Ingestion : Airbyte (self-hosted sur GKE)

🧩 Transformation : dbt Core

🏗️ Warehouse : Google BigQuery

📊 BI : Looker & Looker Studio

🧱 Infrastructure-as-Code : Terraform & Terragrunt

💡 Langages principaux : Python & SQL

Tes missions en tant que Senior Data Engineer 📝

🧱 Architecture et infrastructure Data

• Concevoir, déployer et maintenir l’infrastructure cloud pour les systèmes de Data sur GCP.

• Opérer nos composants Data déployés sur Kubernetes en t’appuyant sur des pratiques d’infra as code via Terraform.

⚙️ Data Pipelines, Data Warehouse et qualité de la donnée

• Construire et maintenir des pipelines de traitement batch, orchestrés avec Airflow.

• Faire évoluer et opérer notre Data Warehouse sur BigQuery en t’appuyant sur dbt.

• Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité de la donnée pour les différents utilisateurs internes.

🧠 Fondations pour les produits IA et les cas d’usage LLM

1/ Construire des solutions Data au service des futures fonctionnalités produit basées sur les LLM comme par exemple :

• Vector Search

• User profiling

• Context Engineering

2/ Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit et Tech pour amener ces cas d’usage en production.

🤝 Excellence technique et adoption de l’IA

• Contribuer activement à élever le niveau de craft de l’équipe Data Engineering.

• Promouvoir et expérimenter l’usage de l’IA dans l’équipe pour booster la productivité et la qualité du code.

• Participer aux revues de code, au design d’architecture et aux rituels d’équipe.

Ce qu’on recherche ✨

Tu pourrais être la bonne personne pour ce poste si tu :

• As au moins +5 ans d’expérience en Data Engineering, avec un vrai focus sur la mise en production de pipelines Data ou ML.

• As déjà mis en production des produits Data ou ML et sais gérer la qualité, le monitoring et la performance dans la durée.

• Maîtrises Python et SQL ainsi que des outils comme Airflow, dbt, Docker et Kubernetes.

• As déjà travaillé sur GCP, idéalement avec Vertex AI, dans des cas d’usage Data ou ML.

• Connais les concepts clés autour du RAG et du LLMOps (bases vectorielles, embeddings, évaluation, gestion du contexte).

• Es sincèrement intéressé(e) par l’IA générative et curieux ou curieuse de son écosystème.

Les plus :

• Une expérience avec des pipelines temps réel ou event driven

• Une expérience Data Platform au service direct de features produit

• Des cas concrets de mise en prod de use cases LLM

Et si aujourd’hui tu es plutôt senior côté Data ou ML avec une vraie expérience en prod et l’envie de renforcer ton expertise Data Platform et LLM, on t’encourage à postuler, même si tu ne coches pas tout :)

Pourquoi nous rejoindre ? 🚀

• Avoir un rôle clé dans la création des fondations techniques qui permettront de déployer des fonctionnalités IA en production à l’échelle d’Evaneos.

• Monter très vite en compétence sur l’écosystème GenAI dans une entreprise qui encourage fortement son usage au quotidien.

• Contribuer à la construction et à la croissance d’une équipe Data déterminée à être très efficace, impactante et reconnue en interne.

Ce qu’on t’offre 🎁

• La Voyagerie : notre QG dynamique situé dans le 9e arrondissement, qui est bien plus qu’un bureau un lieu d’inspiration, de créativité et d’échanges quotidiens avec les autres Evaneossiens.

• Full remote avec 2 jours de présences consécutifs par mois durant lesquels l’ensemble des Evaneosien·ne·s se retrouvent dans nos locaux, à Paris.

• Télétravail nomade : la liberté de travailler depuis d’autres régions ou pays plusieurs fois dans l’année

• Un budget voyage pour vivre par vous même l’expérience Evaneos grâce à des avantages dédiés

• Des activités bien être yoga, méditation, abonnement sportif partiellement pris en charge via Wellpass, groupes de musique ou de jeux de société

• Des moments d’équipe et de communauté déjeuners culturels, afterworks, séminaires annuels, réunions d’équipe hebdo

Et bien plus encore !

💰 Fourchette de salaire 70 à 75 K€ bruts par an.

Nos décisions salariales sont fondées sur des critères transparents référentiels de marché, grilles d’évolution de carrière et cohérence interne pour assurer l’équité.

Process de recrutement 💬

1️⃣ Échange en visio avec Greismar, Talent Acquisition Manager, pour faire connaissance, comprendre tes attentes et te présenter le contexte data et IA chez Evaneos (45 minutes).

2️⃣ Interview en visio avec un membre senior de l’équipe Data pour parler de ton parcours, de ton approche d’architecture de pipelines Data et ML et de ta façon de collaborer avec Produit et Tech (1h).

3️⃣ Cas pratique avec Alexandre Keo, ton futur Team Leader Data Engineering, idéalement en présentiel, incluant réflexion d’architecture, questions aux parties prenantes, restitution et échanges (1h15).

4️⃣ Échange cultural fit avec plusieurs Evaneossiens et Evaneossiennes pour parler valeurs, manière de travailler et se projeter ensemble dans la suite de l’aventure (45 minutes).