Le poste Data engineer ETL Airflow
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Data/ML Engineer – Secteur bancaire (IDF) – DISPO ASAP – MISSION LONGUE
Contexte : Accélération IA – chantier Knowledge Management pour constituer une base de connaissance à partir de documents non structurés (PDF, Word, HTML). Un pipeline initial existe et doit être industrialisé pour une exécution fiable, scalable et maintenable.
Objectif : Développer les pipelines d’ingestion, transformation et alimentation de la base, en assurant versioning et traçabilité.
Activités :
Modéliser l’architecture technique (ingestion → stockage)
Développer des flux ETL modulaires (OCR, transformation, enrichissement)
Standardiser le format pivot et les conventions de métadonnées
Assurer l’historisation, le versioning et la traçabilité des documents
Implémenter un orchestrateur (Airflow/Dagster/Prefect) si nécessaire
Suivre la robustesse sur des volumes variés
Collaborer avec les équipes KM et Data Science
Documenter l’ensemble des flux de traitement
Profil recherché
Data/ML Engineer – Secteur bancaire (IDF) – DISPO ASAP – MISSION LONGUE
Contexte : Accélération IA – chantier Knowledge Management pour constituer une base de connaissance à partir de documents non structurés (PDF, Word, HTML). Un pipeline initial existe et doit être industrialisé pour une exécution fiable, scalable et maintenable.
Objectif : Développer les pipelines d’ingestion, transformation et alimentation de la base, en assurant versioning et traçabilité.
Activités :
Modéliser l’architecture technique (ingestion → stockage)
Développer des flux ETL modulaires (OCR, transformation, enrichissement)
Standardiser le format pivot et les conventions de métadonnées
Assurer l’historisation, le versioning et la traçabilité des documents
Implémenter un orchestrateur (Airflow/Dagster/Prefect) si nécessaire
Suivre la robustesse sur des volumes variés
Collaborer avec les équipes KM et Data Science
Documenter l’ensemble des flux de traitement
Environnement de travail
Data/ML Engineer – Secteur bancaire (IDF) – DISPO ASAP – MISSION LONGUE
Contexte : Accélération IA – chantier Knowledge Management pour constituer une base de connaissance à partir de documents non structurés (PDF, Word, HTML). Un pipeline initial existe et doit être industrialisé pour une exécution fiable, scalable et maintenable.
Objectif : Développer les pipelines d’ingestion, transformation et alimentation de la base, en assurant versioning et traçabilité.
Activités :
Modéliser l’architecture technique (ingestion → stockage)
Développer des flux ETL modulaires (OCR, transformation, enrichissement)
Standardiser le format pivot et les conventions de métadonnées
Assurer l’historisation, le versioning et la traçabilité des documents
Implémenter un orchestrateur (Airflow/Dagster/Prefect) si nécessaire
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