Descriptif du poste:\n\n\nSafran Aerosystems (SAO) conçoit des solutions de haute technologie qui optimisent la performance des aéronefs et la sécurité des vols. Numéro 1 mondial des systèmes d'évacuation d'urgence et des systèmes oxygène pour l'équipage, Safran Aerosystems est également un acteur majeur des systèmes carburant et fluides.\nRattaché(e) à la DSI, votre rôle est de concevoir, développer, industrialiser et maintenir les solutions de collecte, transformation, stockage, exposition et valorisation des données de l'entreprise.\n.A ce titre, vous avez les missions suivantes :\n\nSur la chaîne de valeur Data :\n* ingestion de données industrielles et SI,\n* modélisation et gouvernance des données,\n* développement de pipelines de données,\n* industrialisation des traitements analytiques et IA,\n* mise à disposition des données pour les usages BI, Analytics, Machine Learning et IA générative.\nParticiper activement à l'évolution de la Data Platform Cloud AWS et à l'intégration progressive des composants Lakehouse et Snowflake.\n\nResponsabilités principales : \nArchitecture & Plateforme Data\n* Concevoir et faire évoluer les architectures Data Cloud sur AWS.\n* Participer à la construction d'une architecture Lakehouse moderne et scalable.\n* Contribuer à l'intégration de Snowflake dans l'écosystème Data.\n* Définir les standards techniques et bonnes pratiques Data Engineering.\n\nData Engineering & Industrialisation:\n* Développer et maintenir des pipelines de données robustes et industrialisés.\n* Concevoir des workflows batch et temps réel.\n* Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données.\n* Industrialiser les pipelines ML/IA en collaboration avec les Data Scientists.\n\nIA Générative / Agentic AI / ML :\n* Participer au développement de solutions basées sur les LLM et l'IA Générative.\n* Concevoir des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation).\n* Développer des workflows Agentic AI et orchestrations intelligentes.\n* Participer à l'industrialisation des modèles ML et GenAI.\n* Contribuer aux pratiques MLOps / LLMOps.\n* Garantir la sécurité et la gouvernance des usages IA.\n\nModélisation & Gouvernance :\n* Concevoir les modèles de données métiers et techniques.\n* Participer à la gouvernance des données : qualité, catalogage, lineage, sécurité et conformité.\n* Collaborer avec les Data Stewards et les équipes métiers.\n\nDataOps / DevOps :\n* Mettre en oeuvre les pratiques CI/CD et DataOps.\n* Automatiser les déploiements et la supervision des pipelines.\n* Assurer le monitoring des plateformes et la gestion des incidents.\n\nProfil recherché:\n\n\nVous êtes issus d'une formation Bac+5 en informatique, data engineering, IA ou équivalent.\nVous justifiez d'une expérience confirmée d'au moins 8 ans en Data Engineering et dans un environnement industriel est fortement appréciée.\n\nCompétences indispensables :\n* Excellente maîtrise SQL et modélisation de données.\n* Très bonne maîtrise Python.\n* Expérience des architectures Data Cloud.\n* Bonne connaissance des principes DataOps / DevOps.\n* Expérience des pipelines de données industrialisés.\n* Compréhension des concepts IA Générative et Agentic AI.\n\nCompétences appréciées\n* Expérience AWS.\n* Connaissance de Snowflake.\n* Expérience MLOps / industrialisation IA.\n* Connaissance AWS Bedrock et SageMaker.\n* Expérience des architectures RAG et LLMOps.\n* Connaissance des problématiques de gouvernance et qualité des données\n\nQualités personnelles\n* Esprit analytique et orienté résolution de problèmes.\n* Capacité à travailler en transverse avec des équipes métiers et techniques.\n* Curiosité technologique et culture de l'innovation.\n* Autonomie et sens des responsabilités.\n* Capacité d'adaptation dans un environnement en transformation.\n* Bon niveau d'anglais professionnel.