Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un Data Engineer IA - Pipelines ou Graphe ou QA/Testing H/F Descriptif de la mission: Digital Twins : Data Engineer ?Pipelines? Responsabilités: ? L?ingestion des données de topologie : extraire CMDB, inventaire des services, dépendances réseau. ? La récupération des métriques opérationnelles historiques et temps-réel (logs, KPIs CPU/mémoire, latence). ? La conception de workflows d?orchestration (Airflow/Cympy) pour alimenter en continu le moteur de simulation. ? L?automatisation des synchronisations (batch et micro-batch) entre les sources réelles et le jumeau applicatif. Compétences clés ? Maîtrise d?Airflow, DBT ou équivalent, et de frameworks de streaming léger (Cympy). ? Solides pratiques ETL/ELT ? Sensibilité aux problématiques de volumétrie et latence (élai idéal). Digital Twins : Data Engineer ?Graphe? Responsabilités : ? Modélisation du graphe applicatif : n?uds (services, bases, API), arcs (flux de données, appels). ? Implémentation des pipelines ETL/vectorisation vers TigerGraph (ou Neo4j) pour maintenir le jumeau à jour. ? Écriture de requêtes optimisées (Cypher/Gremlin) pour alimenter la couche de simulation en temps réel. ? Gestion de l?évolution du schéma graphe au fur et à mesure de l?ajout de services ou d?enrichissements. Compétences clés ? Expérience avec TigerGraph (ou alternative) en production : sharding, indexation, backup/restore. ? Optimisation des performances graph (profilage de requêtes, caching). ? Connaissance de la vectorisation et des embeddings pour enrichir le graphe. Digital Twins : Data Engineer QA/testing Responsabilités : ? Définition et automatisation des tests de cohérence entre SI réel et digital twin (completeness, freshness). ? Tests de non-régression à chaque itération de schéma ou de pipeline (comparaison baseline vs simulation). ? Mise en place de métriques d?écart (drift) : variations acceptables des indicateurs simulés. ? Alerting et reporting en cas d?anomalie de sync (pipeline cassé, données manquantes). Compétences clés ? Maîtrise d?outils de testing data (Great Expectations, Deequ ou équivalent). ? Sensibilité aux KPIs de qualité (accuracy, timeliness, validity). Intégration des tests dans les pipelines CI/CD. Compétences / Qualités indispensables: Data Engineering,IA,Python,Airflow Compétences / Qualités qui seraient un +: Anglais, expérience bancaire Profil candidat: Compétences clés ? Maîtrise d?Airflow, DBT ou équivalent, et de frameworks de streaming léger (Cympy). ? Solides pratiques ETL/ELT ? Sensibilité aux problématiques de volumétrie et latence (élai idéal).