Data & IA Engineer
LieuAfrique Francophone / Centrale
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LieuAfrique Francophone / Centrale
Expérience6 ans min.
NiveauMaster
L’offre en détail
Data & IA Engineer Data & IA Engineer 163915
Missions
- Concevoir, construire et maintenir des modèles de données évolutifs et des pipelines de transformation répondant aux besoins métier
- Concevoir, automatiser et industrialiser les flux d’ingestion depuis diverses sources (bases de données, Google Sheets, API)
- Développer et maintenir les transformations avec dbt : modèles propres, testés, documentés
- Posséder et optimiser les flux ELT/ETL via Cloud Workflow/Scheduler et les outils d’orchestration
- Gérer et optimiser le stockage et la performance des requêtes sur BigQuery
- Travailler avec les parties prenantes des domaines opérations, finance, risque et IT pour comprendre leurs besoins et développer les solutions appropriées
- Veiller à l’application des bonnes pratiques de qualité, de gouvernance et de sécurité des données sur l’ensemble des jeux de données
- Construire ou aider les analystes à construire les tableaux de bord et rapports dans Looker et les autres outils de self-service BI
- Analyser les flux existants, identifier les causes racines des incidents, étudier les optimisations et conseiller sur les choix d’outils et de plateformes
- Assurer la maintenance de la chaîne de données jusqu’à l’utilisateur final. Données pour l’IA et agents
- Construire et maintenir la couche sémantique : définitions métier partagées, métriques certifiées, référentiels, de façon qu’une même question posée par un humain ou par un agent renvoie la même réponse
- Documenter et cataloguer les jeux de données (métadonnées, lineage, glossaire) pour que les agents et leurs utilisateurs identifient la bonne source sans passer par l’équipe
- Concevoir les pipelines de préparation pour la recherche documentaire : découpage, vectorisation, indexation, rafraîchissement
- Exposer les données sous forme d’interfaces consommables par les agents plutôt que par accès direct aux tables
- Mettre en œuvre les règles d’accès au niveau ligne et colonne, le cloisonnement entre entités et le masquage des données personnelles dans tout ce qui est exposé à un modèle
- Développer et mettre en production des agents sur les périmètres confiés : orchestration des étapes, outillage, gestion des cas d’échec, génération de requêtes sur l’entrepôt
- Constituer les jeux de questions-réponses de référence et mesurer l’exactitude des agents. Aucune mise en production sans mesure documentée
- Instrumenter les traces, la latence et le coût par requête
- Prendre en compte les risques propres aux systèmes à base de modèles : injection d’instructions, exfiltration, fuite entre entités
- Contribuer à la documentation de conformité au règlement européen sur l’IA, en lien avec la fonction Gouvernance Data & IA
Profil recherché
- Requis
- Diplôme d’école d’ingénieur ou Master en informatique, 3 à 6 ans d’expérience
- Expertise SQL et dbt
- Solide maîtrise de Python en contexte applicatif : code structuré, typé, testé. Pas uniquement des notebooks
- Expérience confirmée des architectures d’entrepôt (BigQuery, Redshift ou Snowflake) et d’un environnement cloud (GCP, AWS ou Azure)
- Intégration de données via Fivetran, Airbyte, Matillion ou Talend
- Construction de tableaux de bord sur Looker, Power BI, Superset, Metabase ou équivalent
- Au moins une réalisation à base de modèles de langage mise entre les mains d’utilisateurs réels, avec capacité à décrire le volume traité, le taux d’erreur observé et la méthode de mesure. Un prototype ou une démonstration ne suffit pas
- Pratique des API de modèles (Gemini/Vertex AI, Anthropic, OpenAI) et compréhension des arbitrages coût, latence, qualité
- Vision claire des principes de sécurité et de conformité des données
- Anglais professionnel, capacité à travailler sur des projets de dimension internationale
- Autonomie, force de proposition, capacité à faire grandir ses collègues. Souhaitable
- Framework d’orchestration d’agents (LangGraph, ADK ou équivalent)
- Recherche vectorielle et récupération documentaire : vectorisation, indexation, recherche hybride, réordonnancement
- Outils d’observabilité et d’évaluation des systèmes LLM
- Protocoles d’outillage des agents (MCP ou équivalent)
- Traitement de données à grande échelle (Apache Airflow, Spark)
- Connaissance des données bancaires et du modèle T24 (Temenos)
- Notions du règlement européen sur l’IA, en particulier le classement des usages de scoring crédit
- Problem-solving
- Diagnostiquer et résoudre les problèmes de manière efficace
- Communication
- Signaler les problèmes et collaborer avec les membres de l’équipe
- Expliquer au métier une limite technique sans le braquer
- Maîtrise de l’anglais à l’écrit et à l’oral
- Aise avec le non-déterminisme
- Savoir travailler sur des systèmes dont la sortie varie et concevoir les garde-fous correspondants
- Rigueur
- Sens des responsabilités, souci du détail, persévérance
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