Fullstack Data Engineer
Data Science
Mooncard est la Fintech française qui révolutionne les dépenses professionnelles avec une solution innovante et intelligente. Notre mission? Libérer les professionnels des tâches administratives fastidieuses pour se concentrer sur l'essentiel.
Notre solution simplifie le quotidien des collaborateurs grâce à une carte de paiement associée à un logiciel de gestion comptable.
Depuis 2016, près de 6000 entreprises, des PME aux grands groupes en passant par des organisations publiques, ont choisi Mooncard pour transformer leur gestion financière et gagner du temps précieux.
En 2024, Mooncard a rejoint la prestigieuse promotion de la French Tech Next 120, reconnaissant ainsi son potentiel et son impact dans le secteur 🚀
Nos valeurs :
Nous formons une équipe solidaire et nous nous soutenons mutuellement
Nous cherchons à comprendre, apprendre, et explorer de nouveaux horizons
Nous exigeons l’exemplarité entre nous et envers nos utilisateurs
Nous repoussons les limites grâce à notre ambition
Le poste
Nous recherchons notre futur Fullstack Data Engineer. Vous rejoignez l'équipe data, rattaché à Bilel, Data & Analytics Manager, aux côtés d'Audrey, Data Analyst. Une petite équipe qui sert toute l'entreprise : finance, comptabilité, conformité, marchés publics, produit et support.
Le poste couvre toute la chaîne de la donnée : la même semaine, vous pouvez livrer un pipeline, répondre à une question de la finance sur le revenu et mettre en production une fonctionnalité IA. Vous ne recevez pas des tickets mais des problèmes, et vous choisissez la bonne réponse : un pipeline, un dashboard, une analyse ou un modèle.
Les outils d'IA, Claude Code en premier lieu, font partie intégrante de notre façon de travailler : pipelines, modèles dbt, requêtes SQL, analyses, documentation. Ils automatisent une grande partie du travail répétitif et déplacent la valeur de l'ingénieur vers la conception, la décision et la vérification. En data, un chiffre faux est pire qu'un chiffre absent : la responsabilité du résultat reste entièrement celle de l'ingénieur.
Les enjeux sont concrets : paiements par carte, dépenses de mobilité, données financières de plus de 6 000 organisations, obligations de lutte contre le blanchiment et RGPD.
La mission
Tenez la plateforme data. Vous construisez et maintenez les pipelines entre Databricks et nos sources et outils : l'application de production, Salesforce, Cegid. En batch ou en streaming, en ETL ou en reverse ETL. Vous la voulez simple, robuste et reproductible.
Garantissez la confiance dans la donnée. Tests, alerting, gouvernance, règles d'accès et anonymisation : chaque chiffre qui sort de la plateforme doit pouvoir être expliqué et défendu, auprès d'un client comme d'un régulateur.
Comprenez le besoin à la source. Plutôt que d'attendre une demande exhaustive, vous allez au contact des équipes (finance, conformité, marchés publics, support) et traduisez leur problème en solution data : un pipeline, un dashboard, une analyse.
Mettez l'IA dans le produit et les opérations. ML classique, LLM, MCP, agents : vous concevez, évaluez et mettez en production des fonctionnalités IA pour nos clients comme pour nos équipes internes, en binôme avec l'équipe produit, du prototype jusqu'au suivi de l'usage.
Automatisez votre propre travail. Vous utilisez Claude Code pour automatiser vos tâches récurrentes, de l'écriture de modèles dbt à la documentation. Lorsque vous identifiez une amélioration utile aux équipes et cohérente avec la stratégie de Mooncard, vous êtes encouragé à la proposer et à la mener.
Quelques projets en cours ou à venir, que vous pourriez porter :
la migration vers Databricks Lakebase et la capture des changements (CDC) depuis la base de production ;
le monitoring des transactions, au cœur de nos obligations de lutte contre le blanchiment ;
le serveur MCP Mooncard, qui ouvre notre API aux agents IA ;
Smart Expense : génération automatique du titre et de la catégorie des dépenses ;
l'extraction des données des justificatifs, que nous internalisons ;
des agents IA internes pour assister les équipes.
Vos premiers jalons :
à 3 mois, avoir livré en production un premier pipeline ou une première fonctionnalité data de bout en bout, du cadrage du besoin à la mesure de son usage ;
à 6 mois, être le référent d'un périmètre (plateforme, conformité ou IA produit), dont vous proposez et arbitrez les évolutions.
Profil recherché
Expérience
2 à 3 ans minimum en data engineering, avec des pipelines en production à votre actif
Une expérience réelle en analytics ou en machine learning est attendue, en plus du data engineering
Compétences attendues
SQL et Python avancés, dbt, git
Un data warehouse en production : Databricks, Snowflake ou équivalent
Un outil de data viz : dashboards Databricks, Looker, Tableau ou équivalent
Des frameworks de ML (scikit-learn) et l'usage de LLM
L'usage quotidien d'un assistant de code IA (Claude Code ou équivalent), avec l'habitude de relire et tester ce qu'il produit
La capacité à lire du Ruby on Rails, le langage de notre application
Ce qui fera la différence
La polyvalence : passer d'un pipeline à une analyse puis à un modèle selon les besoins
Une première expérience de conduite de projet de bout en bout, du cadrage à l'adoption
La rigueur : vérifier un chiffre avant de le transmettre
L'aisance avec des équipes non techniques
La curiosité pour l'IA générative et les nouvelles technos data
Ce que nous offrons
⚖️ Notre environnement de travail est flexible: jusqu'à 3j de télétravail par semaine
🔗 Événements: chaque mois nous nous réunissons autour de divers moments d'équipe : petits déjeuners, déjeuners, afterworks, lunch & learn, team buildings et séminaires,etc
🏢 Nos bureaux sont situés au coeur du 9e arrondissement de Paris, la vue imprenable du rooftop ou nous avons l'occasion de nous retrouver pour partager de moments conviviaux
🌙 Et bien sûr les Essentials : WellPass-Gymlib, Mutuelle Generali (50%), Accès à la plateforme Leeto, un cumul de Miles via Flying Blue, Tickets restaurant Up (9€/jour), Navigo (50%) …
🚀 En nous rejoignant vous aurez l’occasion d’avoir un impact positif sur notre croissance et vous pourrez retrouver des collègues bienveillants, passionnés par la technologie et ayant toujours envie d’apprendre.
