ontexteDans le cadre de l'accélération de ses initiatives autour de l'Intelligence Artificielle Générative, un acteur majeur des services numériques et financiers recherche un Consultant IA Générative / AI Engineer Senior afin de concevoir, industrialiser et faire évoluer des solutions basées sur les modèles de langage de nouvelle génération. Vous intégrerez une équipe en charge de la définition et de la mise en œuvre de cas d'usage IA à fort impact métier : assistants intelligents, moteurs conversationnels, automatisation de processus, recherche documentaire augmentée, copilotes métiers et systèmes agentiques. MissionsConception de solutions IA GénérativeConcevoir des architectures IA générative robustes et évolutives. Participer à l'identification et au cadrage des cas d'usage métiers. Développer des solutions basées sur les LLMs et les modèles de fondation. Concevoir et mettre en œuvre des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG avancé). Développement et industrialisationDévelopper des workflows conversationnels complexes. Construire des agents autonomes et multi-agents (Agentic AI). Implémenter des mécanismes de Function Calling et d'orchestration d'outils. Participer à l'intégration des solutions IA dans le système d'information. Contribuer à l'industrialisation des développements et aux bonnes pratiques MLOps. Optimisation des modèlesRéaliser des travaux de Prompt Engineering avancé. Évaluer et comparer les performances des modèles. Participer aux activités de fine-tuning et d'optimisation. Définir et suivre les KPI d'évaluation des systèmes GenAI. Mettre en place des méthodologies de testing et de validation. Collaboration avec les équipes métiersComprendre les problématiques métiers et les traduire en solutions IA concrètes. Accompagner les équipes dans l'adoption des nouveaux outils. Participer aux ateliers de conception et aux démonstrations. Vulgariser les concepts techniques auprès d'interlocuteurs non experts. Compétences techniques recherchéesIA GénérativeLLMs et modèles de fondation Retrieval Augmented Generation (RAG) avancé Agentic AI Function Calling Prompt Engineering Fine-tuning de modèles Évaluation et benchmarking de systèmes GenAI Écosystème IALangChain LangGraph Semantic Kernel OpenAI Azure OpenAI Hugging Face Search & Knowledge ManagementVector Databases Recherche sémantique Embeddings Hybrid Search Knowledge Graphs (apprécié) Data & DéveloppementPython Data Science API et microservices Git Docker Cloud Azure (apprécié) BonusMLflow Azure ML Kubernetes DevOps / MLOps Observabilité des systèmes IA
Le contexte : Vous rejoignez une équipe BI/Data qui délivre et opère les produits data du domaine Marketing & Ventes. Périmètre à la fois build (nouveaux usages, évolutions) et run (support, incidents, qualité de service). Environnement Azure, stack moderne, utilisateurs business exigeants et proches. Votre mission : • Concevoir, développer et industrialiser des rapports et modèles Power BI (modélisation, DAX, performance, sécurité RLS) — pas seulement de la mise en page • Développer et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation (Azure Data Factory, Databricks / PySpark) • Écrire et optimiser le SQL sur des volumétries significatives • Assurer le support niveau 2/3 sur votre périmètre : analyse d'incidents, correction, communication aux utilisateurs • Participer aux rituels agiles de l'équipe (refinement, daily, revue) et à la documentation technique • Contribuer à la fiabilisation : monitoring, tests, qualité de données Le profil : Indispensable : • 3 à 6 ans d'expérience en développement BI/Data • Power BI en développement : modélisation, DAX avancé, optimisation • SQL solide (requêtes complexes, lecture de plan d'exécution, optimisation) • Databricks et PySpark en usage réel projet • Azure Data Factory (orchestration, gestion des erreurs, paramétrage) • Autonomie sur le run : savoir prendre un incident, investiguer, tenir un utilisateur informé Apprécié : • Git / CI-CD / Azure DevOps • ADLS et modèles de type médaillon / lakehouse • Anglais professionnel (échanges avec des équipes internationales) • Connaissance des données Marketing/Ventes
ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Développeur Data Snowflake / Cortex confirmé pour participer au développement et à l'évolution de sa plateforme Data Cloud et de ses usages autour de l'IA. MissionsConcevoir et développer des pipelines de données et des traitements ETL/ELT. Développer et optimiser les modèles de données sur Snowflake. Mettre en œuvre les transformations de données avec dbt. Participer à l'intégration et à l'exploitation des fonctionnalités Snowflake Cortex et des services d'IA associés. Développer des traitements Data en Python / PySpark / SQL. Participer à la mise en qualité, au contrôle et à la sécurisation des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes Snowflake. Participer à l'industrialisation et à l'orchestration des pipelines. Contribuer aux pratiques Git / CI-CD et à l'amélioration continue de la plateforme Data. Environnement techniqueSnowflake, Snowflake Cortex, dbt, SQL, Python, PySpark, Spark, Azure, Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Airflow, Git, CI/CD, Power BI.
Contexte de la mission : C'est pour accompagner notre client, un grand groupe national du secteur du transport, dans l'évolution et l'industrialisation de sa plateforme Data Cloud Azure que nous recherchons un Ingénieur Data orienté DevOps. Au coeur d'un environnement Data à forts enjeux, la plateforme centralise des données issues de différents référentiels techniques, applicatifs, organisationnels et financiers afin de produire des indicateurs de pilotage et des tableaux de bord décisionnels. Vous rejoindrez une équipe intervenant sur des sujets à la fois Data, Cloud et DevOps, avec un rôle clé dans la conception et l'industrialisation des traitements de données. Votre périmètre couvrira notamment : - La conception et le développement de traitements Databricks / PySpark selon une architecture Bronze / Silver / Gold ; - L'industrialisation et l'optimisation des pipelines Data ; - L'automatisation et la gestion des infrastructures Azure avec Terraform ; - La mise en oeuvre et le maintien des chaînes CI/CD avec Jenkins et GitHub ; - La supervision et l'exploitation de la plateforme Data. La mission offre également une véritable dimension de conseil et d'accompagnement : études d'opportunité, sujets d'innovation, réflexions autour des architectures Data et recommandations visant à optimiser les performances, la fiabilité et les coûts des solutions. Responsabilités : * Concevoir et industrialiser les traitements de données Databricks (PySpark) selon une architecture Bronze / Silver / Gold ; * Développer, optimiser et maintenir les pipelines de données en garantissant performance, qualité et maîtrise des coûts ; * Exploiter les formats de données (Delta, Parquet, CSV) et mettre en oeuvre les bonnes pratiques associées ; * Assurer la supervision de la plateforme data via Azure Data Factory : monitoring, alerting, suivi de la qualité des données et reporting ; * Renforcer la fiabilité et la résilience des traitements en participant à la gestion des incidents, à la détection d'anomalies et à l'amélioration continue ; * Contribuer aux activités DevOps et Cloud en maintenant les infrastructures et pipelines CI/CD (Terraform, Jenkins, GitHub) et en collaborant avec les équipes métiers et techniques.
Dans le cadre de l'évolution d'une Data Platform Cloud déjà en production, nous recherchons un Data Engineer AWS confirmé/senior. La mission s'inscrit dans un environnement Data à forte volumétrie et porte principalement sur l'évolution de la plateforme, l'industrialisation des pipelines de données et l'intégration de solutions AWS. Vos missionsParticiper à la définition et à l'évolution de l'architecture Data Platform / Lakehouse Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données Développer des traitements PySpark sur AWS Glue Intégrer les services Data AWS, notamment S3 Participer au développement d'API en Java / Spring Boot Contribuer à la mise en place d'un environnement Data Lab Mettre en œuvre et améliorer les processus CI/CD Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Garantir la maintenabilité et la sécurité des solutions Participer aux mises en production Assurer le support de production en cas d'incident majeur Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de tests et d'industrialisation
RésuméLe projet a pour objectif la création et l'évolution d'un produit de données à destination des actuaires, qui utiliseront ces données pour l'entraînement de leurs modèles (tarifaires par exemple). Le candidat rejoindra une équipe de 4 data engineers (dont un lead) pour participer à la mise en place de ce produit de données. Responsabilités :Proposer et valider des solutions techniques Mettre en œuvre des solutions performantes dans un cadre Agile Participer aux activités opérationnelles courantes Must Haves :Expérience avec Cloud Azure (Data Factory, ADLS, Databricks) Compétences obligatoires en PySpark et Python Bonnes connaissances des architectures de données Compétences en SQL Nice to Haves :Connaissance de Scala Expérience sur les processus DevOps et CI/CD Autres Détails :Localisation : Hauts-de-Seine (92) Télétravail : 3 jours
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data à fort volume, au sein d'un environnement international et orienté produit. Vous rejoindrez une équipe technique en charge de construire, industrialiser et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, fiabiliser et exposer la donnée à destination des équipes Data et métiers. L'environnement repose sur une Modern Data Stack, avec une architecture de type Lakehouse, et de forts enjeux autour de la scalabilité, de l'automatisation et de la qualité des données. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et mettre à disposition des données provenant de différentes sources. Développer des traitements en Python / PySpark / SQL. Orchestrer les pipelines de données et les workflows avec Airflow. Participer à la modélisation et à la structuration des données. Développer et maintenir les transformations avec dbt. Mettre en place des contrôles permettant de garantir la qualité et la fiabilité des données. Optimiser les performances et les coûts des traitements. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data. Contribuer aux sujets de Data Governance, Data Lineage et Data Contracts. Appliquer les bonnes pratiques de Software Engineering : Git, GitHub, CI/CD, tests et documentation. Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts et Data Scientists. Environnement techniqueCloud : AWS / GCP Data Platform : Databricks, S3 Processing : Spark / PySpark Langages : Python, SQL, idéalement Scala Orchestration : Airflow Transformation : dbt Data Quality : Great Expectations Versioning / Delivery : Git, GitHub, CI/CD Data : Lakehouse, Data Lineage, Data Governance, Data Contracts Méthodologies : Agile / Scrum / Kanban
Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT sénior (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks, dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.
