Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering)
Qui sommes-nous ?
Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA).
Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en ?uvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché.
Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes.
Vos missions
En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à :
Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives.
Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT).
Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP.
Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA.
Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative.
Participer au déploiement des modèles en production (MLOps).
Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud.
Mettre en ?uvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code.
Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données.
Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ?
Rejoignez Big APPS !
Profil candidat:
Bac+5 en Informatique, Data, Intelligence Artificielle ou équivalent.
Minimum 4 ans d'expérience en Data Engineering, AI Engineering ou Machine Learning Engineering. Une expérience sur des projets mêlant Data et Intelligence Artificielle est un plus.
Excellente maîtrise de Python et SQL.
Expérience avec une ou plusieurs technologies de traitement de données telles que Spark, Kafka, Airflow ou Databricks.
Maîtrise d'au moins un Cloud (Azure, AWS ou GCP).
Expérience avec des frameworks IA tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ou des frameworks d'IA générative (LangChain, LlamaIndex, Azure AI, OpenAI APIs, etc.).
Connaissance des pratiques MLOps et des outils de conteneurisation (Docker, Kubernetes) appréciée.
Excellentes capacités de communication en français, à l'oral comme à l'écrit.
Autonomie, esprit d'équipe et sens de l'innovation.
