Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.
Au sein de sa Direction de la Performance Opérationnelle (périmètre Marché des Professionnels & Entreprises), lance un programme stratégique d'acculturation et d'adoption de l'Intelligence Artificielle auprès de ses équipes de souscription. Le constat est clair : malgré la mise à disposition d'outils IA performants l'usage de l'IA par les collaborateurs et les managers reste très faible. La direction a identifié un vrai sujet de change management : il ne s'agit pas de former les équipes à un outil, mais de les accompagner dans une transformation durable orientée IA, en allant à leur rencontre, en parlant leur langue métier, et en ciblant des cas d'usage concrets et à fort impact. Le périmètre concerné représente plus de 2 000 souscripteurs répartis sur toute la France (Toulouse, Bordeaux, Angers, Alsace, Lorraine, Lille…), spécialisés en assurance IARD professionnels et entreprises — une population à pyramide d'âge élevée souvent réfractaire à l'IA, et dont l'adhésion nécessite une approche terrain, interactive et personnalisée. Périmètre & Objectifs de la mission Le consultant interviendra en appui d'une équipe interne composée de deux chefs de projet, d'un data officer et d'un sponsor direction métier, pour piloter et animer le dispositif de transformation IA. Cadrage & Stratégie - Analyser et challenger le dispositif de transformation IA en cours de construction en interne - Identifier et prioriser les cas d'usage IA les plus pertinents pour les métiers de souscription IARD (une vingtaine de cas d'usage identifiés, à rationaliser) - Proposer un plan de déploiement structuré, idéalement éprouvé dans un contexte grand compte (CAC 40 ou secteur assurance / banque apprécié) - Apporter un regard extérieur pour sortir des schémas habituels et proposer des solutions innovantes Animation & Conduite du changement - Aller à la rencontre des équipes terrain partout en France (intégration dans les réunions d'équipe existantes) - Animer des sessions de sensibilisation et d'adoption IA de manière interactive et engageante (pas de slides verticaux descendant — approche participative et terrain attendue) - Cibler et démontrer les cas d'usage IA directement liés aux réalités métiers des souscripteurs (analyse de dossiers complexes, résumé de pièces techniques, RC, dommages, tous risques chantier…) - Créer du lien avec les équipes pour favoriser l'adhésion et lever les résistances Pilotage & Recommandations - Définir le RACI du programme de transformation IA - Produire des recommandations claires sur les outils à privilégier (et justifier les choix auprès des équipes) - Assurer un reporting régulier et proactif auprès du manager de la mission Livrables attendus 1. Audit et analyse du dispositif IA existant (outils, usages, adoption) 2. Cartographie et priorisation des cas d'usage IA pour les métiers IARD 3. Plan de déploiement du programme de transformation IA 4. RACI et gouvernance du programme 5. Kit d'animation et supports d'ateliers terrain (format interactif) 6. Compte-rendus des sessions d'animation et suivi de l'adoption par équipe 7. Recommandations sur les outils IA (Secure Chat, Copilot, Mistral…) 8. Points de vigilance : sécurité, conformité, gouvernance des données 9. Reporting hebdomadaire d'avancement avec propositions proactives 10. Bilan de mission et recommandations pour la suite (budget 2027)
Nous allons travailler sur un POC Réseau Autonome d'une durée limitée (approx 6 mois à partir de septembre), l'objectif est de collecter des données réseaux (données config Radio, Kpi, référentielles) les intégrer dans Databricks, développer des API pour requêter ces données afin que des agent IA puissent requêter les données à travers ces API. Livrables: Conception et développement de projets d'intégration de données pour des projets à forte valeur ajoutée. Développement de jobs d'intégration de données en PySpark, Spark, Python en mode streaming et batch sur la plateforme Databricks. La mise en œuvre de CI/CD (github, devops, Databricks Bundles), de l'orchestration, du data management et de la sécurité. Optimisation des jobs et des ressources cloud (GCP et Databricks). Mise en place de de Dashboard Finops afin de suivre l'usage des ressources GCP / Databricks. Travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires : chefs de projet, architectes, devops, data engineer. Assurer une formation continue, le partage de connaissances, mise en place de documentation.
