Mission freelance Data Engineer & Architect Full remote/rie

Data Engineer & Architect Full remote avec quelques déplacements à Lyon asap

Maîtrise des langages de programmation
• Une solide compréhension des technologies de base de données (par exemple, SQL, NoSQL), des entrepôt de données et d’Azure
• Expérience en architecture de données la conception de modèles de données, la définition de solutions de stockage et les schémas d'accès aux données.
• Familiarité avec le Machine learning, les concepts de traitement du langage naturel (NLP) et la Génération Augmentée de Récupération (RAG) est un plus.
• Vous avez d'excellentes compétences en matière de communication et de collaboration, et êtes capable de travailler efficacement dans un environnement d'équipe et dans le cadre de projets agiles.

Nous recherchons un ingénieur et architecte de données polyvalent et expérimenté pour rejoindre notre client. Le candidat retenu jouera un rôle central dans la construction de pipelines de données robustes pour alimenter des systèmes d'IA générative de pointe. Ce rôle offre une opportunité passionnante de contribuer à des projets révolutionnaires à l'intersection de l'ingénierie des données et de l'intelligence artificielle, tout en assumant des responsabilités dans l'architecture des données.
Les principales responsabilités sont les suivantes :
• Vous êtes en charge de la conception et de la construction de pipelines de données évolutifs permettant de récupérer, d'agréger et de prétraiter efficacement les données provenant de différentes sources, tout en garantissant une fiabilité et des performances élevées.
• Vous êtes en charge de la conception des modèles de données, des solutions de stockage et des schémas d'accès.
• Vous avez la possibilité de collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les besoins et pour définir et faire évoluer la stratégie d'architecture des données, y compris la modélisation des données, le stockage et les schémas d'accès.
• Vous travaillez avec une équipe agile interfonctionnelle pour intégrer des données provenant de divers systèmes et sources, effectuer des processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) et maintenir l'intégrité des données tout au long du pipeline, en itérant sur les solutions et en communiquant sur les progrès réalisés.