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SQL (Structured Query Language) is essential for managing and manipulating relational databases. It is widely used for querying, updating, and maintaining data, making it crucial for data-driven applications.

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Job VacancyData & AI Engineer Senior – Data Office sur Bois-Colombes

EterniTech
Published on
AI
API REST
Data Warehouse

3 months
Bois-Colombes, Ile-de-France
ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.
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Permanent

Job VacancyJava Developer

█ █ █ ██ █ █
Published on
Apache Kafka
Docker
Git

London, England, United Kingdom

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Contractor

Contractor jobSpécialiste Business Intelligence Confirmé

WIKEYS
Published on
Azure
Data Warehouse
ETL (Extract-transform-load)

12 months
550-600 €
Namur, Belgium
Contexte du projetNous cherchons à renforcer les capacités en Business Intelligence et en analyse de données dans le cadre de l'évolution d'un écosystème de services numériques destiné aux citoyens et aux entreprises, au sein du secteur public belge. La mission est proposée à temps partiel, à raison de 2 jours par semaine. Responsabilités principalesLe consultant sera amené à : Participer aux réunions de travail et sessions de brainstorming. Comprendre les concepts métiers liés aux démarches et services numériques. Analyser les différentes sources de données disponibles. Analyser les rapports existants réalisés notamment sous Excel et SAP BusinessObjects. Identifier les besoins de consolidation et de croisement des données. Concevoir et faire évoluer le modèle de la base de données décisionnelle. Concevoir un modèle conceptuel et un modèle en étoile. Développer le Data Warehouse associé. Développer les processus ETL : Extraction, Transformation et Chargement. Intégrer les différentes sources de données. Développer les procédures de chargement. Construire les couches sémantiques. Développer les rapports et tableaux de bord. Participer à l'automatisation de l'intégration des sources. Préparer l'extension du POC vers une solution industrialisée. Documenter les choix techniques et les travaux réalisés.
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Contract roles and jobs for SQL

Data Analyst

The Data Analyst uses SQL to extract and manipulate data in relational databases.

Data Scientist

The Data Scientist uses SQL to prepare the data sets needed to create predictive models.

Database Administrator (Oracle, Sybase, SQL Server…)

The Database Administrator uses SQL to manage and optimize an organization's databases.

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