Job position Développeur Data & IA Python & Dataviz
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Mission générale : Renforcer le groupe en assurant la conception, le développement et l’industrialisation de solutions Data, IA et Dataviz, au service des équipes de développement et DevSecOps.
Le consultant contribue également à l’intégration d’usages IA dans les outils du développeur augmenté, ainsi qu’à l’accompagnement des équipes internes.
Responsabilités principales
1. Développement & industrialisation Data / IA (activité dominante)
Concevoir et développer des composants logiciels Python : scripts, services, APIs, traitements batch.
Mettre en œuvre des chaînes de traitement de données (ingestion, qualité, traçabilité, performance).
Développer et industrialiser des solutions Data et IA destinées aux équipes de développement Enedis.
Contribuer à l’intégration des usages IA dans l’outillage du développeur augmenté (assistants de code, automatisation, analyse, observabilité).
2. Dataviz & reporting décisionnel
Concevoir des tableaux de bord Power BI et autres outils de visualisation.
Produire des visualisations utiles au pilotage, à l’observabilité et à l’aide à la décision.
3. Documentation, capitalisation et qualité
Structurer et maintenir la documentation technique.
Contribuer aux référentiels de connaissances (Confluence).
Participer à la capitalisation des bonnes pratiques Data/IA.
4. Accompagnement et formation des équipes internes
Appuyer les équipes dans la prise en main des solutions.
Animer des sessions de formation ou démonstrations (ex : GitHub Copilot).
Participer au transfert de compétences et à la montée en maturité des équipes Enedis.
5. Pilotage et coordination opérationnelle
Suivre le backlog, collaborer avec les équipes projets / produits / outillage.
Produire un reporting régulier d’avancement et d’activité.
Candidate profile
5. Pilotage et coordination opérationnelle
Suivre le backlog, collaborer avec les équipes projets / produits / outillage.
Produire un reporting régulier d’avancement et d’activité.
Working environment
Compétences requises
Techniques (obligatoires)
Développement Python avancé.
Connaissance des modèles et usages IA (machine learning, IA générative, observabilité IA).
Traitement et préparation de données (ETL/ELT).
Maîtrise Power BI et outils de dataviz.
Usage outillé des chaînes DevOps / CI-CD (GitLab, pipelines).
Environnement et outils attendus
GitLab CI / Placide
Confluence / JIRA
Plateformes Data & IA Enedis
GitHub Copilot (usage expert)
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