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interVal

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11 - 50 employés

Fondée en 2019

☁️ SaaS

💳 Fintech

🤖 Intelligence artificielle

💰 €1 219 165 Seed Round - InterVal en 2021-04

SaaS • Fintech • Artificial Intelligence

interVal est une plateforme SaaS qui utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour extraire, analyser et présenter des informations exploitables à partir de documents financiers et fiscaux de fin d'année. Elle transforme les états financiers bruts et les données intégrées de tenue de livres (QuickBooks Online, Xero, Sage, Caseware) en indicateurs de valorisation, KPI de santé de l'entreprise, lacunes en matière de protection, signaux de prêt et d'investissement, ainsi que des rapports prêts pour les clients afin d'aider les gestionnaires de patrimoine, les cabinets comptables, les banques et autres institutions financières à identifier des opportunités et à augmenter leurs actifs sous gestion (AUM). La plateforme met l'accent sur la sécurité de niveau entreprise (SOC 2 Type II, hébergement AWS), les flux de travail de conseil automatisés, et les fonctionnalités visant à rendre les conseillers plus proactifs et efficaces lors du service aux PME.

Description

• Design, develop, and maintain scalable data pipelines for ingestion, transformation, and delivery of large datasets across diverse industries. • Implement and ensure data privacy and security best practices, supporting data sovereignty and compliance with regulatory requirements. • Collaborate closely with AI/ML engineers, Data Scientists, and Platform engineers to enable advanced analytics and AI capabilities while retaining strict data control. • Optimize data platforms and systems for performance, reliability, and cost efficiency. • Build tools and frameworks for secure, privacy-preserving data processing and orchestration. • Develop and maintain documentation, data models, and technical workflows. • Partner with cross-functional teams to launch new data-driven product features and solutions.

🎯 Exigences

• Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Engineering, or a related technical field. • Proven experience in designing and building ETL pipelines and data infrastructure (cloud, hybrid, and/or on-premise). • Strong proficiency with Python, SQL, and modern data engineering toolsets (e.g., Apache Spark, Kafka). • Solid understanding of data security, privacy frameworks, and regulatory compliance such as GDPR, CCPA, or equivalent. • Experience with privacy-first, AI-native, or data sovereignty-focused platforms is a plus. • Familiarity with industry-specific data challenges (CPG, financial services, energy, supply chain, etc.) is advantageous. • Excellent analytical and communication skills; proactive and detail-oriented.

🏖️ Avantages

• Shape the frontier of AI, blockchain, and enterprise data infrastructure. • Enjoy meaningful ownership, flexible work, and the autonomy where data, AI, and privacy meet. • Thrive in a sharp, mission-driven team backed by top-tier technical leadership and investors