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Ce qu’il faut savoir sur Big Data
Big Data désigne l’ensemble des données massives et complexes générées à grande vitesse par des sources variées, comme les réseaux sociaux, les capteurs IoT, les transactions en ligne, ou encore les applications mobiles. Ces données, souvent volumineuses, hétérogènes et en croissance continue, dépassent les capacités des outils traditionnels de gestion et d’analyse. Le Big Data repose sur les 3V : Volume (quantité de données), Vélocité (vitesse de génération et de traitement), et Variété (diversité des formats, structurés ou non). Il est souvent associé à un quatrième V : Véracité (fiabilité des données). Les technologies de Big Data, comme Hadoop, Spark, ou NoSQL, permettent de stocker, traiter et analyser ces données pour extraire des insights précieux. Ces analyses sont utilisées dans des domaines variés, comme le marketing personnalisé, la finance, la santé, ou encore l’optimisation industrielle. Le Big Data joue un rôle clé dans l’innovation, la prise de décision et la transformation numérique des entreprises.
Offre d'emploi
Ingénieur Intelligence Artificielle / Data Scientist (H/F)
Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle / Data Scientist pour structurer et porter nos projets IA, en collaboration étroite avec les équipes R&D, produit et en réponse aux besoins clients. Vous intégrez une équipe Tech d’une vingtaine de personnes, organisées en squads produits, et serez impliqué(e) sur l’ensemble du cycle de développement, aux côtés des Tech Leads et Architectes, avec une réelle influence sur les choix d’architecture. Selon vos envies, vous pourrez aussi contribuer aux comités transverses R&D (technique, agile, innovation...). Projets en cours : Analyse automatique de documents réglementaires (NLP + NER) Génération automatisée de workflows, formulaires et rapports intelligents Intégration d’agents IA dans l’interface utilisateur Déploiement de moteurs de recherche sémantique (RAG hybride, reranking, vector search…) Stack technique : IA / Data : Python, Pandas, Scikit-learn, Hugging Face, FastAPI, OpenAI API, PyTorch, TensorFlow (ouvert à d’autres outils) Bases de données : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, bases vectorielles (Chroma, Activeloop…), graphes (Neo4J…) DevOps : Docker, Swarm > Kubernetes, GitLab CI/CD Environnement général : PHP / Symfony, Vue.js 3 / TypeScript, Jira, Confluence, architecture microservices Profil recherché : Diplôme Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées, IA ou équivalent (école d’ingénieur ou université) Minimum 3 ans d’expérience en Data Science, modélisation et intégration technique, avec idéalement des projets IA à votre actif Compétences techniques essentielles : Maîtrise avancée de Python et des principaux outils IA, Data Science, Machine Learning Bonne compréhension des enjeux liés aux produits SaaS BtoB (performance, robustesse, monitoring) Solides compétences en SQL et gestion de bases relationnelles Maîtrise des bases de données vectorielles (Chroma, Activeloop…) et techniques d’embedding (Word2Vec, GPT…) Connaissance des techniques NER, embeddings, chain of thought, RAG, function calling… Familiarité avec les environnements cloud (Azure, Google Cloud, AWS) Atouts supplémentaires : Connaissance des éditeurs de code assisté par IA (Cursor, Github Copilot) Expérience avec les bases orientées graphes (Neo4J, OrientDB…) Connaissances web PHP / Symfony / Vue.js / TypeScript Vous souhaitez relever des challenges techniques ambitieux et rejoindre une équipe dynamique au cœur d’un projet innovant ? Ce poste est fait pour vous !
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