Notre client, acteur majeur du secteur bancaire, porte un projet ambitieux de migration autour de l’épargne salariale. Un domaine qui touche concrètement la vie financière de millions de personnes.

Pourquoi ce projet compte : Derrière l’application, ce sont plus de 3 millions d’utilisateurs dont l’expérience dépend directement de la qualité du code. La mission : optimiser les performances et moderniser une architecture à fort impact.

Le contexte

Notre client, acteur de référence du secteur bancaire, engage une transformation majeure de son système d’information autour de l’épargne salariale. Ce projet de migration à fort enjeu implique la modernisation d’une architecture data au service de plus de 3 millions d’utilisateurs.

Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour renforcer l’équipe et prendre en charge la conception de chaînes de traitement robustes, orientées métier.

Missions

Rattaché(e) à l’équipe Data, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée :

• Conception, développement et maintenance de pipelines de données (Python, ETL/ELT)

• Modélisation de la donnée avec dbt ou équivalent ; mise en œuvre de modèles décisionnels en étoile

• Production d’analyses et de dashboards Power BI à destination des équipes métier

• Collaboration étroite avec les parties prenantes fonctionnelles pour traduire les besoins en solutions techniques

• Contribution aux standards de qualité : tests, documentation, industrialisation

• Participation active aux travaux de détection de fraude, problématique centrale du projet

Expérience : 3 ans minimum en CDI en Data Engineering

Compétences techniques requises :

• Maîtrise de Python et des architectures ETL/ELT

• SQL avancé : vues, fonctions analytiques, optimisation des performances, gestion des contraintes PK/FK

• Bonne connaissance de la modélisation décisionnelle (schéma en étoile)

• Expérience confirmée sur Power BI et les outils de data analytics (Evidence ou équivalent)

• Pratique de la CI/CD et mise en place de tests data

Compétences appréciées :

• Appétence ou expérience en Data Science : statistiques descriptives, modèles prédictifs, Machine Learning

Savoir-être : Autonomie, sens de l’initiative, capacité à s’approprier les enjeux fonctionnels métier et à travailler en environnement exigeant.

• Echange RH

• Echange technique

• Echange Manager