Notre client développe une nouvelle génération d'assistants virtuels basés sur l'IA, destinés à accompagner les professionnels dans leurs activités quotidiennes. Ces assistants ne sont pas de simples chatbots. Ce sont des systèmes IA orientés action, capables de : - Comprendre le contexte métier spécifique de chaque client - Répondre à des questions de manière fiable et contextualisée - Exécuter des actions réelles telles que le paiement de factures, la planification de rendez-vous ou l'interaction avec des outils internes La plateforme combine : - Des LLM pour l'interaction en langage naturel (texte et voix) - Des graphes de connaissance pour représenter les données métier nombreuses et hétérogènes de façon structurée et exploitable - Des systèmes de données robustes garantissant exactitude, fraîcheur, sécurité et traçabilité Environnement de travail : - Solution SaaS avec multiples applications - Stack technique : Databricks, Azure, Python, SQL, Spark - Collaboration étroite avec les ingénieurs IA, Data Scientists, Data Analysts et équipes produit - Équipe incluant un docteur en immunologie - Forte autonomie et responsabilité technique MISSIONS PRINCIPALES Au quotidien, vous serez en charge de : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données de bout en bout (batch et quasi temps réel) - Développer des workflows data avec Databricks et devenir référent sur cette technologie - Modéliser des domaines métier sous forme de graphes de connaissance (entités, relations, permissions) - Synchroniser les systèmes sources et les graphes (CDC, événements, jobs planifiés) - Exposer les données et la connaissance via des services FastAPI - Supporter des architectures IA hybrides (graphes de connaissance + recherche vectorielle + LLM) - Garantir la qualité des données, l'observabilité, la sécurité et l'isolation multi-tenant - Développer une assistante virtuelle avec IA pour les clients (au-delà d'un simple chatbot) - Permettre aux clients d'obtenir des réponses instantanées et automatisées (ex: retrouver des factures, documents spécifiques) - Gérer le cycle complet des données : extraction, traitement, réalimentation Responsabilité : Prendre en charge un système de bout en bout (design → déploiement → monitoring) avec une forte autonomie. Accent mis sur des systèmes robustes en production plutôt que des prototypes. Expérience requise : - 5 ans ou plus d'expérience en tant que Data Engineer en environnement de production - Expérience prouvée avec Azure et Databricks Compétences techniques impératives : - Data Engineer avec expertise Databricks (pas juste Data Scientist) - vous deviendrez le référent sur cette technologie - Excellente maîtrise de Python, SQL et Spark - Expérience dans la conception et l'exploitation de pipelines data (ETL, architectures en médaillons) - Expérience avec FastAPI ou frameworks similaires - Compréhension des environnements Linux et des déploiements dans des environnements cloud (Docker, Kubernetes) - Maîtrise avancée de Git et des méthodes de CI/CD - Capacité à interagir au quotidien avec les profils Data/IA/métiers en comprenant les enjeux et contraintes liés à ces typologies de projets Atouts appréciés : - Expérience concrète avec les graphes de connaissance (Neo4j, Neptune, ArangoDB, etc.) - Modélisation de graphes et langages de requête (Cypher, SPARQL) - Expérience avec des systèmes IA basés sur des LLM ou des architectures RAG - Connaissance des bases de données vectorielles et de la recherche sémantique - Expérience en environnement SaaS ou multi-tenant - Expérience avec l'IA est un plus Soft skills et personnalité : - Autonome, capable de prendre en main une technologie et devenir référent - Quelqu'un qui va "jusqu'au bout" du projet, pas uniquement de l'ETL - Capacité à prendre en charge un système de bout en bout