Le Lab Data connaît une forte accélération et un passage à l?échelle. Les équipes construisent et opèrent un Data Mesh, un Datalake, ainsi qu?une plateforme complète permettant de rendre accessibles les données, les analytics et les produits IA. Le périmètre inclut : Conception du magasin Workspace pour accès aux données Connectivité avancée du Data Lab Mise en production de nombreux agents et modèles (?60) Montée en puissance sur l?observabilité, le Go-to-Market, l?orchestration, et l?optimisation de la vitesse de livraison L?objectif : accélérer, scaler, et professionnaliser la chaîne de valeur Data & IA pour soutenir une croissance forte du nombre d?utilisateurs. Mission principale Rejoindre le Lab Data pour : Accélérer l?évolution du Data Mesh et du Datalake Renforcer l?observabilité, la qualité, et la fiabilité des pipelines Structurer et opérer la plateforme agentique (LLM, agents, graph, orchestration) Améliorer la vitesse et la maturité en production (MLOps & LLMOps) Accompagner l?onboarding rapide des nouveaux utilisateurs et experts Contribuer au Go-to-Market et à la montée en maturité du produit Participer au développement interne des outils d?automatisation et d?orchestration Responsabilités clésData Engineering & Analytics Développer et opérer des pipelines Spark / SQL performants Contribuer au Data Mesh, Datalake, et aux connecteurs Workspace Gestion de la consommation via API, Spark, Elastic Search Déploiement et optimisation Power BI & DataViz avancée Participer à la construction du catalogue de données / agents Orchestration & Infrastructure Concevoir et opérer les workflows sur Kubernetes Infrastructure as Code (Terraform ? un plus) Observabilité appliquée au Data & IA (logs, metrics, traces) Contribution à la refonte de n8n interne Gestion DAG & orchestrateurs internes / agentiques ML Ops & LLM Ops Gestion du cycle de vie ML & LLM Mise en production d?agents LLM (60+ agents en prod) Context engineering : gestion dynamique du contexte partagé, hiérarchie, rationalisation Deep Search, Knowledge Graph, Neo Forging Monitoring, optimisation et sécurité des modèles Plateforme agentique : supervision, versioning, fiabilité Développement Applicatif API robustes (Python / FastAPI) Application front (React ? un plus, avec sensibilité design) Automatisation et intégration dans la plateforme