Data Engineer expérimenté Snowflake / Cloud

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Data Engineer expérimenté Snowflake / Cloud H/F

Description de la mission :

Contexte

Dans le cadre du développement de l’IA générative au sein de ses applications, l’organisation souhaite renforcer son chapitre Data / entrepôt de données afin de porter les évolutions de patterns liés à la plateforme Data Snowflake et de traiter les ingestions de données sur cette plateforme, qu’elles soient structurées ou non structurées.

La mission s’inscrit dans la construction et l’industrialisation des fondations data des cas d’usage IA liés à la relation client, ainsi que dans la mise en place d’une plateforme de pilotage de la relation client. L’équipe couvre l’ensemble de la chaîne de valeur : collecte des données produites par la plateforme de centre de contacts et par les cas d’usage IA, structuration dans Snowflake, croisement avec les données du SI, et mise à disposition pour le pilotage du programme, le suivi de la qualité opérationnelle et l’amélioration des produits IA.

Mission

La mission consiste à concevoir, mettre en œuvre et industrialiser les modèles de données, pipelines d’ingestion et dispositifs de gouvernance nécessaires à l’exploitation des données d’interactions relation client dans Snowflake, en environnement Cloud, avec une forte composante qualité, pilotage et réutilisabilité.

Le consultant interviendra également sur la conception de nouveaux patterns techniques liés à l’ingestion, la manipulation et la restitution de données, ainsi que sur l’accompagnement des équipes IT et métier dans le déploiement et la prise en main de la plateforme Data.

Principales responsabilités

Définir le modèle de données cible « relation client IA » dans Snowflake : schémas, bases, conventions et dictionnaire de données, en cohérence avec le modèle de reporting existant de la plateforme de centre de contacts

Construire les déversements Amazon Connect vers Snowflake et les pipelines d’ingestion associés

Compléter le modèle CTR natif avec les attributs des cas d’usage IA absents du modèle standard : résumé d’appel généré et modifié, motif retenu, latence, retours utilisateurs, puis indicateurs voicebot et chatbot selon la trajectoire produit

Mettre en place les contrôles qualité, la supervision et les mécanismes de reprise des pipelines

Croiser les données d’interactions avec les données des plateformes d’IA et des applications du SI afin de construire une vision consolidée relation client multi-produits

Mettre en place la plateforme de pilotage de la relation client avec indicateurs de qualité et de quantité des interactions, en pilotage à chaud et à froid

Intégrer les données issues des transcriptions et alimenter mensuellement les instances de pilotage du programme

Définir les contrats d’interface avec les producteurs de données et les règles de gouvernance et de conformité, notamment sur les durées de conservation et les finalités analytiques

Intégrer au modèle les futurs cas d’usage dès leur conception, notamment assistants conseillers, voicebot et chatbot

Contribuer au cadrage des nouveaux besoins techniques liés à la plateforme Snowflake

Participer à l’évolution de la plateforme Data sur les volets gouvernance, contrôles et automatisation