En quelques années, ChapsVision s’est imposé comme un acteur européen de référence du Big Data et de l’Intelligence Artificielle.
Notre ambition : permettre aux entreprises et aux organisations publiques d’exploiter leurs données de manière souveraine, sécurisée et intelligente.
Depuis 2019 :
- +380 M€ levés auprès de Bpifrance
- 29+ acquisitions
- ~1 200 collaborateurs.rices
- +1 000 clients grands comptes
- Présence internationale : Canada, États-Unis, Maroc, Belgique, Japon, Allemagne, Espagne…
- Membre du French Tech Next40
- Une suite IA dédiée aux entreprises : CRM, Marketing Automation, Commerce Unifié, Analytics
- Des solutions souveraines pour les acteurs stratégiques publics : défense, renseignement, cybersécurité
Le tout s’appuie sur ArgonOS, notre plateforme de traitement massif de données, renforcée par les technologies RAG de Sinequa.
Vous rejoignez l’équipe Engineering – Tech & AI Enablers, qui conçoit, développe et exploite les pipelines de traitement de données alimentant les solutions d’intelligence artificielle de ChapsVision.
Au cœur de notre plateforme Data, vous participerez au développement et à la maintenance de pipelines orchestrés avec Apache Airflow, au traitement de données stockées dans le cloud AWS et à l’intégration de modèles d’IA générative (LLM) dans nos chaînes de traitement.
Vous contribuerez également à l’évolution d’une plateforme interne dédiée à l’évaluation et à la visualisation des données, tout en découvrant les bonnes pratiques du Data Engineering dans un environnement innovant mêlant Cloud, Big Data et Intelligence Artificielle.
Maintenir et faire évoluer les pipelines de traitement de données orchestrés avec Apache Airflow.
Concevoir et développer de nouveaux DAGs afin d’intégrer de nouvelles sources et de nouveaux traitements de données.
Automatiser l’exécution de traitements dans le cloud en optimisant le provisioning des ressources de calcul.
Participer à l’intégration de modèles d’IA générative (LLM) pour le nettoyage, le filtrage, la structuration et l’enrichissement des données.
Contribuer au développement et à l'amélioration continue d'une plateforme interne d'évaluation et de visualisation des données.
Garantir la fiabilité et la qualité des traitements de données.
Optimiser les performances des pipelines et des traitements existants.
Réduire les temps d'exécution et optimiser les coûts liés aux ressources Cloud.
Documenter les pipelines, les traitements et les bonnes pratiques de développement.
Participer à la veille technologique autour du Data Engineering, du Cloud et de l'Intelligence Artificielle.
Langages
Data Engineering
Apache Airflow
DAGs
ETL / ELT
Traitement de données
Bases de données
Cloud & Infrastructure
Intelligence Artificielle
Outils & Méthodes
Formation
Expérience
Hard Skills
Bonne maîtrise de Python.
Solides bases en algorithmique.
Première expérience en traitement de données textuelles.
Bonne connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL.
Compréhension des concepts de pipelines de données et des traitements distribués.
Intérêt pour les technologies Cloud et l'Intelligence Artificielle.
Compétences appréciées
Connaissances d'Apache Airflow.
Première expérience sur AWS (S3, EC2).
Maîtrise de Docker.
Connaissances des architectures Data modernes.
Sensibilité aux problématiques de performance et d'optimisation des coûts Cloud.
Soft Skills
Curiosité technique et envie d'apprendre.
Autonomie et sens de l'initiative.
Esprit d'analyse et capacité de résolution de problèmes.
Rigueur et sens de l'organisation.
Esprit d'équipe et goût pour le travail collaboratif.
Bonnes capacités de communication.
Intérêt pour l'innovation et les nouvelles technologies.
Langues
- Carte Swile : 11€ / jour pris en charge à 60%
- Télétravail jusqu’à 3 jours / semaine
- Transport en commun pris en charge à 50%
- Forfait mobilité durable jusqu’à 400€ / an
- Mutuelle prise en charge à 55%
- Participation
- CSE comprenant :
ChapsVision s'inscrit dans une démarche d'inclusion et s'engage à étudier toutes les candidatures aux regards des compétences et qualifications de chacun.
Dans un souci de clarté, l’écriture inclusive n’est pas utilisée dans cette annonce. Les termes employés se réfèrent aussi bien au genre féminin que masculin.
