Ingénieur(e) Plateforme de données

> 5 years of experience
Permanent contract
Data Analyst
50k€ ➞ 70k€/year
MongoDB
Python
SQL

Le poste
Vous construirez la couche d’accès unifiée aux données, entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs : l’interface qu’interrogent quotidiennement nos systèmes de recherche et de production. Rôle bien cadré, avec un backlog concret : l’architecture est définie par la direction quant, votre mission est de l’exécuter proprement.
Vous ferez équipe avec le développeur senior qui possède les pipelines d’ingestion. L’ingestion reste de son ressort ; vous construisez la couche d’accès propre par-dessus des pipelines existants et stables. Périmètre clair, pas de propriété fragmentée : il connaît la donnée, vous construisez l’API.

Missions (~6 premiers mois)

  • Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, opérations sur titres.
  • Gérer de façon cohérente les opérations sur titres et des snapshots d’univers sans biais du survivant.
  • Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès : aucune fuite de données futures à la requête.
  • Construire un feature store de données dérivées réutilisables.
  • Normaliser les données entre fournisseurs.
  • Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick).
  • Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée.

Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques
Expérience : ~5 ans en société (hors stage)
Binôme : un développeur senior responsable des pipelines d’ingestion de données

Profil recherché

  • ~5 ans d’expérience solide en data engineering.
  • À l’aise pour livrer un backlog bien spécifié, en exécutant une architecture définie par la direction quant plutôt qu’en la redéfinissant.
  • Bon niveau Python ; à l’aise avec la conception d’API (REST), les bases de données SQL et NoSQL (ex. MongoDB) et le stockage colonnaire / gros volumes (ex. Parquet, Polars).
  • Une expérience de la gestion point-in-time / sans biais du survivant est un vrai plus.
  • Maîtrise des agents IA dans votre workflow quotidien (critère déterminant). Soyez prêt(e) à détailler une session de débogage récente avec un agent IA, votre workflow et votre outillage.
  • BAC+5

Pourquoi ce poste

  • Mandat clair et à fort levier : la couche de données que vous bâtissez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production.
  • Vous héritez de pipelines d’ingestion stables et d’un backlog concret — vous bâtissez par-dessus, sans éteindre des incendies.
  • Une équipe réduite, senior et fluide avec l’IA, qui traite l’outillage de recherche comme une priorité de premier ordre.

Avantages :

  • Prise en charge du transport quotidien
  • RTT

Expérience:

  • data engineering: 5 ans (Requis)

Lieu du poste : En présentiel


TeamNous sommes 6 développeurs et deux stagiaires, tous orientés python.
ManagementLe management est composé d'un senior qui supervise tous les projets ainsi que deux tech lead qui travaillent directement avec les développeurs sur les projets
Reference :O2U1CFON
Recruiter Louis Jeannerod photo
Louis JeannerodReply within 3 days

Skills

Data
MongoDB
SQL
NoSQL
Backend
Python

About the company

Nous sommes une équipe d'ingénieurs financiers dont le cœur de métier est la conception de modèles mathématiques et d'algorithmes pour agir sur les marchés financiers. En raison de la taille volontairement réduite de l’équipe (8 employés a Paris), celle-ci a également été à l’origine du développement des outils et applications actuellement utilisés qui auront vocation à être améliorés et étendus dans le cadre de vos fonctions.Read more

Benefits

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