POSTE : Ingénieur Data IA H/F DESCRIPTION : Principales responsabilités : 1. Développement du pipeline de données - Concevoir, construire et maintenir des pipelines ETL/ELT évolutifs et fiables - Intégrer des données provenant de diverses sources structurées et non structurées (API, bases de données, stockage cloud) - Assurer des processus d'ingestion et de transformation de données de haute qualité 2. Architecture et modélisation des données - Travailler sur la modélisation des données , la conception de schémas et la mise en oeuvre de lacs/entrepôts de données - Collaborer avec les parties prenantes pour traduire les exigences commerciales en structures de données évolutives - Soutenir la mise en oeuvre d' outils de catalogage et de lignage de données 3. Intégration du Cloud et du Big Data - Développer des solutions de données à l'aide de plateformes cloud telles qu'AWS, Azure ou GCP - Exploitez les services cloud natifs pour l'ingestion, la transformation et le stockage des données (par exemple, AWS Glue, Azure Data Factory, GCP Dataflow) 4. Qualité et gouvernance des données - Mettre en oeuvre la surveillance, la journalisation et les alertes pour l'intégrité des données - Maintenir la conformité avec les normes de confidentialité, de sécurité et de gouvernance des données - Collaborer à la création d'une source unique de vérité pour les consommateurs de données 5. Collaboration et soutien - Travailler de manière transversale avec les scientifiques des données, les équipes BI et les chefs de produit - Documenter les flux de données, l'architecture et les pratiques standard - Fournir un soutien aux initiatives d'analyse, d'apprentissage automatique et de reporting PROFIL : Expérience: - 2 à 3 ans d'expérience en ingénierie des données ou dans des domaines connexes Éducation: - Maîtrise ou baccalauréat en informatique , en ingénierie des données, en systèmes d'information ou dans une discipline connexe Compétences techniques : - Programmation : Python , SQL , Java ou Scala - Plateformes de données : Apache Spark , Kafka , Airflow ou outils similaires - Bases de données : PostgreSQL , MySQL , MongoDB ou Snowflake - Cloud : AWS (S3, Glue, Redshift) , Azure (Data Factory, Synapse) ou GCP ( BigQuery , Dataflow) - Outils de données : frameworks ETL , DBT , Terraform (pour l'infrastructure) - Contrôle de version : Git , intégration CI/CD Compétences générales : - Solide capacité de résolution de problèmes et de pensée analytique - Grande attention aux détails et à la qualité des données - Bonnes compétences en communication et en travail d'équipe - Capacité à travailler de manière autonome et à gérer plusieurs priorités