Concevoir et faire évoluer les socles Data & AI de nos clients :
/ Définir et mettre en œuvre les architectures data modernes (data lake / lakehouse, entrepôt, data mesh, data products) supportant les cas d’usage analytiques, ML et GenAI.
/ Structurer des pipelines de données robustes (batch, micro‑batch, streaming), de l’ingestion à l’exposition (BI, APIs, features ML, RAG).
Industrialiser les cas d’usage IA & GenAI & BI :
/ Travailler en binôme avec les Data Scientists / AI Engineers pour passer du PoC à la production : packaging des modèles, automatisation des workflows, mise en place des bonnes pratiques de MLOps / LLMOps.
/ Concevoir et opérer les composants techniques des solutions GenAI (pipelines RAG, vector DB, outils d’observabilité des LLM, gestion des prompts, sécurisation des appels aux modèles).
Contribuer à la mise en place de plateformes data & IA :
/ Collaborer étroitement avec les équipes Data & AI Platform des clients (Data Platform Engineers, DevOps, Architectes, Sécurité) pour définir les patterns d’architecture, l’outillage (Databricks, Snowflake, Dataiku, Azure/AWS/GCP, etc.) et les standards de développement.
/ Tenir un rôle de Tech Lead Data Engineering au sein des squads IA / AI Factory : cadrage technique, arbitrages d’architecture, relecture de code, accompagnement des développeurs.
Structurer la qualité, la gouvernance et l’observabilité des données :
/ Mettre en œuvre les bonnes pratiques de data quality (tests, monitoring, gestion des schémas, data contracts) et de data observability au niveau des pipelines.
/ Contribuer aux travaux de gouvernance Data & AI (catalogues, lineage, sécurité d’accès, conformité – notamment dans un contexte AI Act).
Déployer des solutions agentiques (AI Agents) :
/ Designer l’architecture data et technique supportant des chaînes d’agents (orchestrateurs, agents spécialisés, intégration avec systèmes métier, APIs et outils métiers).
/ Travailler avec les équipes métier pour transformer des processus complexes en workflows agentiques industrialisables (service client, IT support, processus back‑office, etc.).
Au-delà des missions client, c’est en interne que vous pourrez vous investir sur des problématiques business, de formation, de suivi collaborateurs ou encore de développement de votre expertise technique.
