Descriptif du poste: Dans un contexte de croissance des projets data-driven et d'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus métiers, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Data & IA pour renforcer nos équipes. Vous interviendrez sur des projets stratégiques allant de la gestion des données à la mise en œuvre de modèles d'IA.Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Data Scientists et experts IT, dans un environnement stimulant, orienté innovation et valorisation des données. Ce poste est ouvert pour accompagner le développement de nos activités autour de la data et de l'IA.Vos missions à nos côtés- Concevoir et développer des pipelines de traitement de données (collecte, transformation, stockage). - Développer et intégrer des modèles d'IA et de machine learning dans des applications métiers. - Participer à l'industrialisation des solutions data et IA (mise en production, monitoring, maintenance). - Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées. - Mettre en place des bonnes pratiques en matière de qualité des données, gouvernance et performance. Rémunération : Fourchette selon expérience : 50 k€ - 65 k€.  Ce que nous proposons : Jusqu'à 3 jours de télétravail par semaine.Tickets restaurant (valeur faciale 10€, prise en charge 60%).Événements d'intégration et moments conviviaux réguliers (selon les périmètres/site).Tous vos congés disponibles dès votre arrivée.Programme de cooptation jusqu'à 2750 €.Accès aux activités sociales et culturelles.Aide à la mobilité durable (vélo, covoiturage). Profil recherché: Les atouts pour réussir- Vous avez minimum 3 années d'expérience sur un poste similaire - Maîtrise de Python et des outils de traitement de données (Pandas, Spark, etc.) - Bonne compréhension des concepts de intelligence artificielle et de machine learning - Expérience avec des bases de données SQL et NoSQL - Connaissance des architectures data (data lake, data warehouse, ETL/ELT)Compétences appréciées :- Expérience avec des outils de data engineering (Airflow, dbt, Kafka) - Connaissance des environnements cloud : Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform - Expérience en MLOps et déploiement de modèles - Notions en visualisation de données (Power BI, Tableau) - Connaissance des enjeux de gouvernance et de qualité des données