Rejoignez le pôle Innovation & IA de Dynabuy pour structurer et exploiter les données qui alimenteront nos projets d'intelligence artificielle. Vous interviendrez sur trois axes : data analyse (Métabase, SQL), data engineering (pipelines, structuration) et support IA (préparation data pour ML/RAG). Un rôle polyvalent à l'intersection entre analyse métier, engineering et IA. Rôles et Responsabilités Data Analyse (30-40% du temps) - Répondre aux demandes d'analyse complexes des équipes métiers - Créer et maintenir des dashboards et rapports dans Métabase - Analyser les données pour identifier des insights business actionnables Data Engineering (30-40% du temps) - Concevoir et développer des pipelines de données robustes (ETL/ELT) - Contribuer au déploiement de modèles ML en collaboration avec l'équipe backend - Structurer et nettoyer les données pour garantir leur qualité - Optimiser les performances et fiabilité de l'infrastructure data Support IA (20-30% du temps) - Préparer les données pour les projets IA (feature engineering, embeddings, RAG) - Collaborer avec les équipes de Dynabuy pour identifier et structurer les données nécessaires - Participer aux développements IA en apportant votre expertise data La répartition ci-dessous est indicative et pourra évoluer selon les besoins du pôle et vos appétences. Compétences IA/Outils modernes attendues: Développement assisté par IA (REQUIS) - Usage quotidien d'outils de dev IA (Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, etc.) - Expérience concrète avec des agents de code (Claude Code, Aider, etc.) - Compréhension des gains de productivité et des limites de ces outils dans le développement - Capacité à évaluer quand utiliser (ou non) l'assistance IA Compétences techniques IA/Data - Compréhension des besoins data pour les projets IA (embeddings, vector stores, feature engineering) - Notions de RAG et ML pour structurer les données en conséquence - Capacité à suivre et évaluer les nouvelles avancées data/IA pour identifier celles pertinentes pour nos projets Savoir-faire (Compétences Techniques) indispensable : - Python : très bonne maîtrise pour l'ingestion, transformation et orchestration de données - Environnement technique : Polars / Ibis / DuckDB (ou équivalent type pandas) - SQL : expertise avancée (requêtes complexes, optimisation, modélisation) - Maîtrise d'un outil d'ingestion (exemple DLT, Airbyte, Fivetran) - Pipelines ELT : conception et développement de flux de données robustes (exemple DBT, SQLMesh) - Data quality : validation, monitoring et tests sur les données - Git : workflows de versioning et collaboration - Sécurité : sensibilité aux bonnes pratiques (OWASP, gestion des secrets, validation des entrées) - environnement certifié ISO 27001 Un ou plusieurs de ces éléments sont un plus : - Bases en machine learning (feature engineering, workflows d'entraînement, évaluation) - Compréhension des contraintes LLM (tokens, context window, hallucinations, coûts - Docker et CI/CD pour les pipelines data Nous valorisons avant tout la capacité d'apprentissage et la curiosité. Savoir-être - Rigueur dans la structuration et la qualité des données - Esprit analytique pour comprendre les besoins métiers et les traduire en solutions data - Autonomie et proactivité dans la résolution de problèmes - Curiosité pour les technologies data et l'IA - Esprit d'équipe, bonne humeur et capacité à collaborer avec les équipes techniques et métiers - Adaptabilité dans un environnement en évolution rapide Process de recrutement 1. Entretien téléphonique avec notre chargée de recrutement 2. Entretien technique & vision notre Head of Innovation & IA : - Échange sur votre parcours et réalisations concrètes - Discussion sur vos pratiques de développement assistées par IA - Quelques questions techniques pour valider votre expertise data 3. Rencontre avec l'équipe et échange sur les projets en cours 4. Entretien final avec notre DSI et notre PDG Ce que nous offrons - Être parmi les premiers membres du pôle Innovation & IA de Dynabuy - Rôle polyvalent combinant analyse métier, engineering et IA - Travailler sur des projets IA concrets avec impact business direct - Stack moderne : dernières technos IA, outils de développement IA (Cursor, Claude Code ou selon votre préférence) - Accompagnement et formation par des experts externes sur les technologies IA/MLOps - Autonomie technique et influence sur les choix d'architecture data L'environnement : - Locaux lumineux à Saint Herblain (proche Nantes) - Équipe dynamique : sport collectif (marathon de Nantes, badminton), bab