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201 - 500 employés

🏦 Banque

💳 Fintech

🔒 Cybersecurity

💰 €19 920 400 Venture Round - UFS en 2019-05

Banking • Fintech • Cybersecurity

UFS Tech est un fournisseur de technologies et de services se concentrant sur l'autonomisation des banques communautaires. Il propose des plateformes bancaires de base et numériques, des paiements, la gestion de trésorerie et des outils d'engagement client, ainsi que des services informatiques gérés (cloud privé, messagerie hébergée, assistance utilisateurs finaux), des offres de cybersécurité (gestion de pare-feu virtuel, gestion de vulnérabilités, SureProtect/SureWatch), des solutions de sauvegarde et de reprise après sinistre, des services d'imagerie et de livraison de documents, et des services de conseil pour l'informatique, la sécurité de l'information et la conformité réglementaire. UFS se positionne comme un partenaire des banques communautaires, offrant des solutions modulaires et des services professionnels construits à dessein pour aider les banques à opérer en toute sécurité, à répondre aux exigences réglementaires et à développer les relations clients.

Description

• Design the lakehouse: Apache Iceberg (or similar technology) on object storage, a catalog for table management and per-bank isolation, dbt models, and a query engine • Build secure, least-privilege ingestion from bank systems — log-based CDC where permitted, with query-based and batch/SFTP fallbacks, plus an in-bank collector pattern • Own data modeling for the semantic and metric layer (deposits, concentration, uninsured exposure, asset quality, and peer groups) • Handle schema drift, data quality, and reconciliation; make ingestion observable and recoverable • Partner with the AI/ML team on the structured-query path and with Security on PII classification at landing, in alignment with regulatory data-handling requirements • Document data lineage, transformation logic, and access controls to support audit and exam readiness • Define and enforce data contracts, quality thresholds, and alerting for pipeline failures

🎯 Exigences

• 8–12+ years in data engineering with end-to-end ownership of ingestion through serving, and 2+ years in a lead or senior role • Strong Python and expert SQL; rigorous data modeling for analytics • Hands-on lakehouse experience (Iceberg/Delta/Hudi or equivalent) and modern transformation tooling • Built reliable pipelines from messy operational and transactional source systems • Comfort with CDC mechanics and the realities of pulling from databases you do not control