Data Engineer IA – H/F

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Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l’IA générative

Dans le cadre du développement et du passage à l’échelle des cas d’usage IA d’un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d’IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données.

Ton futur environnement

Tu évolueras au sein d’une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C’est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG.

Tes missions clés

Conception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) :

Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka).

Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l’entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering.

Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d’embedding/vectorisation.

Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe.

Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery).

Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) :

Industrialiser l’orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD).

Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud.

Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées.

Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l’amélioration des standards d’ingénierie de l’équipe.

Ton profil

Formation : Diplôme d’Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d’information.

Expérience : Tu justifies d’une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d’usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering).