Nous recherchons un(e) Data Engineer pour renforcer notre équipe tech. Votre rôle consistera à concevoir, déployer et optimiser une infrastructure de données robuste et évolutive, tout en participant au développement de cas d'usage innovants autour de l'IA, de la data science et de la recommandation personnalisée. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement des données, des flux bruts aux API exposées à nos utilisateurs ou partenaires. Missions principales Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données scalables et résilientes. Optimiser les performances des requêtes et les flux de traitement de données. Profil recherché Première expérience réussie sur des projets de Data Engineering et d'analyse de données dans un environnement cloud (idéalement AWS). Maîtrise des langages Python et SQL, avec une pratique régulière sur des cas concrets de traitement, transformation et analyse de données. Intérêt fort pour les outils de transformation de données comme dbt, avec une capacité avérée à monter en compétence rapidement. Bonne compréhension des architectures cloud et des services de données (S3, Athena, Redshift, Lambda, Glue...), ainsi que des problématiques de scalabilité et de fiabilité. Sensibilité aux bonnes pratiques de développement : code réutilisable, automatisation, supervision, documentation. Intérêt pour les applications du machine learning et des modèles de langage, avec des expériences de mise en œuvre appréciées. Esprit analytique, autonomie, rigueur et capacité à collaborer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires (technique, produit, métier). Très bon niveau de français et d'anglais, à l'écrit comme à l'oral. Concevoir, développer et entraîner des modèles de machine learning pour des cas d'usage métier (prédiction, recommandation, automatisation). Mettre en œuvre et ajuster des modèles de traitement du langage naturel (LLM) dans nos applications. Créer des APIs et microservices permettant de consommer les modèles et restituer des insights métier. Participer à la mise en production de solutions IA/ML robustes et maintenables. Développer des preuves de concept pour des usages innovants autour de la data. Concevoir, documenter et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT), ainsi que les outils de planification et d'orchestration. Mettre en place des tests automatisés, des systèmes de monitoring et d'alerte sur les flux de données. Créer et maintenir des API d'accès aux données statistiques pour des tiers.