Data Engineer H/F - Paris
At a glance
Mid-level Data Engineering role at AVISIA. Paris · full-time · no salary stated · we estimate €41,500–€47,500 across France.
AVISIA has not published a salary for this role. The figure below is our estimate, not theirs.
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build data platforms or prepare complex data flows for use in AI systems, depending on your experience
- Move legacy on-premise systems to cloud lakehouse setups, including Snowflake or Databricks
- Run and observe complex GCP pipelines, using CI/CD practices to support reliable delivery
- Deploy AI services and APIs, or improve ingestion pipelines to cut compute and storage costs
- Develop Kafka components and APIs, keeping international real-time data flows performant
What you bring
- At least four years working on data engineering projects
- A university or grande école qualification in a data-related subject
- Strong Python and SQL skills, plus hands-on use of a workflow orchestrator
- Experience with a cloud platform and its managed services, alongside modern data transformation tools such as dbt
- Working English and familiarity with software delivery practices, including version control, CI/CD and infrastructure tooling
Who this fits
This suits a mid-level data engineer who can connect business needs with IT constraints and cares about robust infrastructure, code quality and technical documentation. The role is based on-site in Paris and may involve international work requiring professional English.
From the employer
Nos missions :
Nous intervenons chez nos clients sur des missions 100% data qui allient des dimensions techniques et stratégiques, où la donnée est le moteur de la performance opérationnelle. En tant que Data Engineer, vous êtes l'architecte qui rend la donnée exploitable. Selon votre profil, vous interviendrez sur la construction de plateformes data robustes (Data Lakehouse) ou sur l'industrialisation de flux complexes destinés à l'IA.
Nos clients (Luxe, Retail, Télécom, Banque...) font face à une explosion des volumes et des sources de données. Votre rôle sera de garantir la fluidité, la qualité et la sécurité de ces flux.
Quelques exemples de sujets du moment :
Migration d'un legacy on-premise vers une architecture Cloud Lakehouse (Snowflake/Databricks). #CloudMigration
Industrialisation de pipelines complexes sur GCP (BigQuery, Dataform) avec une forte culture de l'observabilité (Dynatrace) et du CI/CD. #Orchestration
Déploiement d'applications, d’API et de services IA (Algorithmes de prédictions ML, agents conversationnels, etc.) #MLOps
Audit et refonte de pipelines d’ingestion pour réduire les coûts de calcul et de stockage sur GCP ou AWS. #Performance
Développement de composants Kafka, exposition via API et garantie de la performance des flux temps réel à l'échelle internationale. #Streaming
L'humain :
Nous recherchons des talents :
Ayant un excellent relationnel pour faire le pont entre les besoins métiers et les contraintes IT,
Avec la volonté de bâtir des infrastructures scalables et robustes,
Dotés d’un esprit d’analyse rigoureux,
Qui accordent une importance capitale à la qualité du code (CI/CD, tests unitaires) et à la documentation technique (Confluence/Jira),
Curieux des nouvelles tendances (DataOps, IA générative appliquée au code),
Sensibles aux enjeux RSE pour intégrer des pratiques numériques durables,
Avec l’envie de transmettre et d’apprendre au sein d’une communauté technique active,
Maîtrisant l'anglais professionnel pour intervenir dans des contextes internationaux,
Disposant de quatre années d'expérience minimum sur des sujets d'ingénierie de données.
Les compétences techniques :
Vous êtes diplômé(e) d’une formation data à l’université ou en grande école et :
Maîtrisez parfaitement Python et SQL (analytique et procédural),
Avez une solide expérience sur un orchestrateur de workflow (Airflow, Prefect ou Dagster),
Connaissez les outils de transformation moderne comme dbt (Data Build Tool),
Maîtrisez au moins une solution Cloud (GCP, AWS, Azure ou Snowflake) et ses services managés (BigQuery, Redshift, S3...),
Maîtrisez le cycle de vie logicielle (GitLab/GitHub, CI/CD, Terraform, Docker),
En bonus : vous avez déjà manipulé des flux de streaming (Kafka, Pub/Sub), des frameworks d’IA générative (Langchain) ou des outils de Dataviz (Power BI).
Le processus de recrutement
Vous échangerez tout d’abord avec notre Talent acquisition Leader qui vous invitera à passer un premier entretien au téléphone, en visio ou sur site.
Un test technique (QCM et cas pratiques) vous sera envoyé par mail
Vous rencontrerez ensuite un consultant senior (manager ou practice leader) idéalement sur site.
Des échanges informels avec l’équipe pourront être organisés au besoin pour que vous puissiez en parallèle découvrir votre futur environnement de travail.