Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Data Engineer pour renforcer une équipe AI Platform qui construit et opère une plateforme agentique à l'échelle d'un grand groupe. Le contexte Cette plateforme est le socle unique sur lequel sont créés, déployés et exploités les agents IA de l'organisation : catalogue d'agents, connecteurs, catalogue de skills, interfaces conversationnelles, intégrations aux systèmes internes. Elle sert deux publics : les équipes techniques qui construisent les produits IA, et les tandems métier qui créent des agents et des RAG pour les fonctions support. Le principe est simple : un agent ne vaut que par les données auxquelles il accède. Ton rôle : construire et fiabiliser toute la couche data du socle - ingestion des sources, préparation, exposition aux agents, contrôle qualité. Ce sur quoi tu interviens Ingestion et préparation * Construire et maintenir les pipelines d'ingestion vers la plateforme : bases internes, APIs, fichiers, espaces documentaires * Modéliser et préparer les jeux de données exploités par les agents, avec une maille et des règles de gestion explicites * Industrialiser les chaînes documentaires qui alimentent les RAG : collecte, nettoyage, découpage, enrichissement des métadonnées, rafraîchissement * Gérer les synchronisations récurrentes et les traitements incrémentaux, avec reprise sur erreur Exposition des données aux agents * Exposer les données via les connecteurs de la plateforme (notamment un connecteur MCP Snowflake) * Travailler avec les équipes data internes pour cadrer et fiabiliser les tables sources dont les agents ont besoin * Documenter les schémas et contrats de données, gérer leurs évolutions sans casser les usages existants * Veiller à ce que seules les données autorisées soient accessibles, en lien avec les règles de sécurité et de conformité Industrialisation et qualité * Déployer et opérer les traitements sur AWS : orchestration, conteneurisation, CI/CD * Mettre en place les contrôles de qualité et de fraîcheur des données, avec alertes en cas d'anomalie * Assurer l'observabilité des pipelines : logs structurés, suivi des exécutions, métriques, coûts * Participer au run (incidents, optimisation perf et coûts) et contribuer aux revues de code et aux choix d'architecture Stack Indispensable : Python, SQL avancé, Snowflake, modélisation de données, traitements incrémentaux, AWS (S3, ECS, DynamoDB), Airflow (ou équivalent), compréhension des chaînes de RAG et des besoins data des agents, tests de données et contrôles de fraîcheur, Docker, Poetry, Git, CI/CD GitLab. Apprécié : TypeScript, dbt, bases vectorielles, formats de fichiers analytiques, Lambda / Step Functions / Kinesis / Batch / Glue, streaming, MCP, recherche sémantique et embeddings, catalogue de données et suivi des lignages. Pourquoi Ever"T ? Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement. Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle. www.ever-t.fr (http://www.ever-t.fr) * Solide expérience en data engineering, avec des pipelines réellement exploités en production * À l'aise sur des projets cloud et des volumes significatifs * Exigence forte sur la qualité, les tests et la documentation des traitements * Capable de travailler sur un socle partagé par plusieurs équipes, avec des contraintes de sécurité et de conformité * Aisance relationnelle pour aller chercher la donnée auprès d'équipes réparties * Autonomie, esprit d'équipe, capacité à expliquer un choix technique simplement * Français et anglais courants