Mission freelance Data Automation Engineer (Dataiku)

Missions

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Senior Data / AI Engineer (Dataiku) pour rejoindre l’équipe du Group Data Office, au service des métiers. Vous jouerez un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via des agents intelligents (agentic process automation), et le soutien à la prise de décision stratégique. Votre contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions.

En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets : de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production.

Responsabilités

En tant que Data Automation Engineer confirmé (Dataiku), vous serez amené(e) à :

- Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et de concevoir des solutions data adaptées.

- Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques.

- Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers afin de valider des hypothèses et d’accélérer le time-to-value.

- Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec une attention particulière portée à la qualité des données, la maintenabilité et la performance.

- Contribuer à la livraison continue et aux déploiements en appliquant les bonnes pratiques de génie logiciel et de DevOps.

- Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l’équipe.

Compétences techniques

- Expérience avérée dans le traitement de grands volumes de données en Python, avec des bibliothèques telles que pandas ou Polars.

- Solide compréhension des principes du génie logiciel : clean code, gestion de versions, tests et automatisation.

- Expérience avec des frameworks LLM et des outils d’orchestration d’agents IA.

- Maîtrise du prompt engineering, des approches RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de l’utilisation de modèles de fondation.

- Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents.

- Expérience dans l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances.

- Connaissance des frameworks d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents.

- Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku.

- Familiarité avec les pratiques DevOps, les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.