Le poste Lead Data & GenAI Engineer
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Objet :
Renfort opérationnel et pilotage par les KPIs des solutions Data & GenAI.
Contexte :
Dans le cadre de sa stratégie Data et Intelligence Artificielle, notre organisation souhaite renforcer l’équipe Data Science centrale.
Après une première phase de conception et de mise en œuvre de solutions GenAI critiques (Flux & Prestations), nous entrons désormais dans une étape clé d’industrialisation, de stabilisation et de montée en échelle.
Les projets sont à forte visibilité auprès des instances dirigeantes et nécessitent :
La mise en place de KPIs clairs et fiables pour piloter la valeur business.
La garantie de la robustesse et de la pérennité technique des solutions.
Mission :
Définir, formaliser et mettre en place les KPIs de suivi et de pilotage des solutions GenAI (qualité, performance, volumétrie, business impact).
Industrialiser les projets GenAI Flux & Prestations avec un focus sur les aspects KPI et pilotage.
Assurer le support opérationnel et garantir la stabilité, scalabilité et observabilité des pipelines en production.
Améliorer la qualité, la testabilité et la documentation des pipelines de données.
Appuyer techniquement l’équipe sur les autres sujets stratégiques de la roadmap (fraude, CEX, data pipelines).
Encadrer et accompagner les juniors dans la mise en place de bonnes pratiques et de rituels qualité.
Profil recherché
Compétences clés recherchées :
5+ années d’expérience en Data Engineering / Analytics Engineering.
Maîtrise des outils de conception et suivi de KPIs (dashboarding, data quality, monitoring opérationnel).
Python asynchrone avancé (asyncio, Celery, RabbitMQ, Redis, Azure Service Bus).
Connaissance des approches GenAI / LLM (appréciée).
Architecture microservices, modularité et factorisation de librairies partagées.
Expérience confirmée en Azure (App containers, scaling, monitoring, CI/CD).
Observabilité et robustesse (logging structuré, tracing, métriques, alerting).
Mise en place de tests unitaires et d’intégration dans des pipelines critiques.
Expérience avec Snowflake et DBT/SQL.
Pédagogie, capacité à encadrer des juniors et à travailler sous pression.
Livrables attendus (2 à 4 mois) :
Mise en place d’un cadre de pilotage par les KPIs pour Flux & Prestations (qualité des données, performance technique, usage et impact business).
Industrialisation et sécurisation des déploiements GenAI en production.
Refactoring du code pour séparation Flux / Prestations avec librairie commune.
Amélioration du logging, traçabilité des erreurs et enrichissement des métriques de suivi.
Mise en place de tests unitaires/intégration critiques et correction de la CI/CD si nécessaire.
Documentation technique, rétro-ingénierie des règles existantes et rédaction de runbooks opérationnels.
Appui ponctuel sur les autres projets critiques de la roadmap (fraude, CEX, pipelines data) sur les 6 prochains mois.
Critères d’évaluation :
Expérience avérée dans la définition et l’industrialisation de KPIs en contexte Data/IA.
Expertise technique sur les technologies mentionnées.
Capacité à améliorer la qualité et la documentation des solutions existantes.
Références et réalisations antérieures.
Approche méthodologique proposée.
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