Votre rôle :

En tant que Data Ingénieur orienté IA, vous serez un acteur clé de la mise en place des fondations techniques, des pipelines de données et de modèles, et de la préparation à l'industrialisation des expérimentations IA/Data menées par la Fabrique.

Pour y parvenir, voici les missions qui vous seront confiées :

• Ingénierie des données & préparation IA
• Concevoir et automatiser des pipelines d'ingestion, transformation et feature engineering (API, fichiers, BDD, non structurées).
• Garantir qualité, fraîcheur, traçabilité et versioning des datasets d'entraînement/validation.
• Mettre à disposition des environnements d'expérimentation et des jeux de données prêts à l'emploi.

• Intégration IA & MLOps
• Co-industrialiser avec les DS : entraînement, déploiement, CI/CD, monitoring des modèles.
• Exposer des API / microservices d'accès aux données et modèles (conteneurisation, orchestrateurs).
• Implémenter des workflows IA générative / RAG (bases vectorielles, données internes), avec optimisation perf/coûts.

• Innovation & expérimentation
• Contribuer aux POC/POV/MVP et préparer leur passage en production.
• Évaluer/prototyper de nouvelles technos Data/IA (vector DB, orchestrateurs ML, frameworks open-source) et partager les retours de tests.
• Assurer une veille structurée sur outils et architectures émergentes.

• Collaboration transverse & gouvernance
• Travailler au sein de squads multi-compétences avec Data Scientists, Tech Leads, Architectes, Métiers et autres pôles de la Fabrique.
• Documenter architectures, flux et jeux de données pour faciliter réutilisation et pérennisation.
• Contribuer à l'industrialisation des solutions validées avec les équipes DSI.

De formation bac+4/5 (école d'ingénieur ou master) avec une spécialisation en informatique, data engineering, IA ou systèmes distribués, vous justifiez d'une expérience de 4 à 6 ans en ingénierie des données, idéalement dans un contexte mêlant data et intelligence artificielle.

Une expérience en projets d'expérimentation, POC, MVP ou RAG/IA générative est fortement appréciée.

Compétences

• Langages & développement
  • Python (indispensable), SQL, Scala/Java.

• Traitement & orchestration des données
  • ETL/ELT, batch & streaming.
  • Airflow/Prefect, dbt pour la transformation.
  • Spark/Kafka pour le calcul distribué et l'ingestion temps réel.

• Stockage & gestion des données
  • Data Lake / Data Warehouse.
  • Formats & tables : Parquet, Delta Lake.
  • Catalog/métadonnées pour le lignage et la découverte.

• Cloud & plateforme
  • Azure / AWS / GCP (services data & IA managés).

• MLOps & intégration IA
  • MLflow (expérimentation, modèles), CI/CD, monitoring des modèles.
  • Docker / Kubernetes (packaging, déploiement).
  • IA générative / RAG : bases vectorielles (FAISS, Milvus, Pinecone), frameworks (LangChain, Hugging Face, Transformers).

• Data Visualization
  • Outils/bibliothèques de visualisation et storytelling orienté décision.

• Bonnes pratiques & gouvernance
  • Git (versioning), documentation, sécurité, gouvernance des données.

• Compétences comportementales
  • Esprit analytique et rigoureux, orienté qualité des données.
  • Curiosité et appétence forte pour l'intelligence artificielle et ses applications.
  • Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec des profils variés.
  • Autonomie, adaptabilité et proactivité.
  • Goût pour l'expérimentation, l'innovation et la recherche de solutions pragmatiques.