Senior Data Engineer

Agicap · Lyon 🇫🇷

About Agicap Créée à Lyon en 2016 par trois entrepreneurs français, Agicap est l'une des scale-ups avec la plus forte croissance d’Europe, avec plus de 8 000 clients, 600 employés et une croissance rapide du chiffre d'affaires (multiplié par 7 entre 2021 et 2024). Agicap fait partie du French Tech 120, qui récompense les startups les plus prometteuses de France. Agicap permet aux directions financières des entreprises de taille intermédiaire de gérer et de prévoir efficacement leur trésorerie, de payer leurs fournisseurs et de se faire payer. En combinant un système de gestion de trésorerie avec des solutions de gestion des comptes fournisseurs et des comptes clients sur une seule plateforme, Agicap ambitionne de devenir la nouvelle référence en matière de gestion de trésorerie pour les entreprises de taille intermédiaire. Nous avons levé 145 millions d’euros depuis notre création, auprès de fonds de capital-risque prestigieux tels qu’AVP, Greenoaks, Partech et BlackFin, avec un dernier tour en novembre 2024. Ces ressources supplémentaires alimentent encore davantage notre innovation produit, nous permettant de croître significativement et d’accélérer notre expansion internationale à travers le monde. Nous sommes convaincus que notre succès réside dans nos équipes passionnées et dévouées, engagées à bâtir une entreprise où chacun peut évoluer et construire sa carrière. Nous sommes constamment à la recherche de nouveaux talents, visant l’excellence et prêts à rejoindre notre aventure ambitieuse ! Home page Customer Stories Our Values Tu veux travailler sur une Data Platform qui irrigue toute une scale-up fintech — du Marketing au Produit, en passant par la Finance, le Customer Success et les sales — et qui est aujourd'hui au cœur de notre transition AI-first ? Tu as le recul pour maintenir des systèmes en prod ET l'énergie pour aller construire la couche sémantique qui va connecter nos données à l'IA ? Chez Agicap , la Data Platform répond aux besoins analytics (reporting, IA) et de synchronisation de données au service de toute l'entreprise. Elle s'appuie sur Google Cloud Platform (notamment BigQuery et Composer), Airbyte , dbt et Looker pour maintenir et diffuser des données à jour, consolidées et fiables. 🔥 Le chantier qui change tout : l'ouverture de l'accès à la donnée d'entreprise par l'IA via notre serveur MCP Analytics . On a déjà posé les premières briques avec les Explores Looker gouvernés par les DA — la suite logique, c'est l'extension à BigQuery couplée à une couche sémantique . Et c'est là que tu entres en jeu. 👥L'équipe que tu rejoins Tu intègres une équipe de 3 Data Engineers qui collabore au quotidien avec 4 Data Analysts et Pauline (Head of Data) . Tu seras en lien direct avec Kévin (Team Lead Data Engineering) et Pauline au quotidien. L'équipe Data est rattachée au département Revenue & Operations . L'équipe en 3 mots : soudée, pragmatique, exigeante techniquement. On porte beaucoup de sujets stratégiques en parallèle — c'est pour ça qu'on cherche un·e senior qui pourra prendre vite ses marques et apporter du poids sur les décisions d'architecture. 💪 Tes missions Tu alternes entre run exigeant et chantiers structurants : Maintenir et fiabiliser la plateforme : Composer (Airflow), Airbyte self-hosted sur GKE, BigQuery, dbt, Terraform. Une part de ton temps va au run (gestion des incidents, support DA), réparti au sein de l'équipe DE. Tu conçois et enrichis tests, monitoring et alerting — technique et fonctionnel. Industrialiser l'ingestion de données : collecter les sources via Airbyte (API ou CDC selon les cas), gérer l'évolution des schémas et les tables externes BigQuery. Alimenter les outils métier : reverse-ETL et synchronisations entre outils (HubSpot, Gainsight, Intercom…) ou vers notre base temps réel PostgreSQL via notre architecture streaming (webhooks → Pub/Sub → Cloud Run). Étendre la couche d'accès IA : prolonger le MCP Analytics vers BigQuery, construire la couche sémantique qui conditionne la qualité des réponses de l'IA. La qualité de la modélisation fait la qualité des réponses. Maîtriser coûts et sécurité : réservations de slots BigQuery en autoscaling, routage dynamique du build dbt, revue FinOps mensuelle, least privilege, gestion des données personnelles et sensibles, sécurisation des accès data par l'IA. 👀 Comment on travaille Daily DE + weekly Data pour partager les avancées et débloquer vite. Décisions d'architecture co-construites et documentées, code review systématique, amélioration continue. Full remote pour les DE — l'équipe est distribuée, on sait travailler ensemble à distance. Une semaine par trimestre à Lyon avec toute l'équipe Data pour les sujets de fond et les moments humains. L'IA est un outil de travail quotidien : Claude Code, consignes par repo, marketplace interne de skills. La relecture humaine reste obligatoire — on utilise l'IA avec exigence. Contribution open source : on publie des connecteurs Airbyte. ⭐ Notre stack GCP : BigQuery, GCS,

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