Data Engineer H/F Ajouter aux favoris
- Protégez les consommateurs,
- Valorisez le savoir-faire des TPME Françaises !
- Ces assistants ne sont pas de simples chatbots. Ce sont des systèmes IA orientés action, capables de :
- Comprendre le contexte métier spécifique de chaque client
- Répondre à des questions de manière fiable et contextualisée
- Exécuter des actions réelles telles que le paiement de factures, la planification de rendez-vous ou l'interaction avec des outils internes
- Des LLM (Large Language Models) pour l'interaction en langage naturel (texte et voix)
- Des graphes de connaissance pour représenter les données métier nombreuses et hétérogènes de façon structurée et exploitable
- Des systèmes de données robustes garantissant exactitude, fraîcheur, sécurité et traçabilité
- Comprendre des contextes clients complexes via des données structurées.
- Gérer des données fiables, à jour et avec des niveaux de droits différents.
- Exécuter des actions métier de manière sûre, déterministe et traçable.
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données de bout en bout (batch et quasi temps réel)
- Développer des workflows data avec Databricks
- Modéliser des domaines métier sous forme de graphes de connaissance (entités, relations, permissions)
- Synchroniser les systèmes sources et les graphes (CDC, événements, jobs planifiés)
- Exposer les données et la connaissance via des services FastAPI
- Supporter des architectures IA hybrides (graphes de connaissance + recherche vectorielle + LLM)
- Garantir la qualité des données, l'observabilité, la sécurité et l'isolation multi-tenant
- 5 ans ou plus d'expérience en tant que Data Engineer en environnement de production
- Excellente maîtrise de Python, SQL et Spark
- Expérience prouvée avec Azure et Databricks
- Expérience dans la conception et l'exploitation de pipelines data (ETL, architectures en médaillons)
- Expérience avec FastAPI ou frameworks similaires
- Capacité à prendre en charge un système de bout en bout (design → déploiement → monitoring)
- Compréhension des environnements Linux et des déploiements dans des environnements cloud (Docker, Kubernetes).
- Maîtrise avancée de Git et des méthodes de CI/CD.
- Capacité à interagir au quotidien avec les profils Data/IA/métiers en comprenant les enjeux et contraintes liés à ces typologies de projets.
- Expérience concrète avec les graphes de connaissance (Neo4j, Neptune, ArangoDB, etc.)
- Modélisation de graphes et langages de requête (Cypher, SPARQL)
- Expérience avec des systèmes IA basés sur des LLM ou des architectures RAG
- Connaissance des bases de données vectorielles et de la recherche sémantique
- Expérience en environnement SaaS ou multi-tenant
- Collaboration étroite avec les ingénieurs IA, les ingénieurs Data et les équipes produit
- Forte autonomie et responsabilité technique
- Accent mis sur des systèmes robustes en production plutôt que des prototypes
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