Ingénierie DataConcevoir et développer des pipelines de données (ETL / ELT). Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources (API, bases de données, fichiers, streaming). Mettre en place et optimiser des flux de données robustes et scalables. Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux usages analytiques. Plateforme et outils DataDévelopper des solutions sur des plateformes Big Data et Cloud (ex : Databricks). Automatiser les workflows et déploiements via CI/CD (Azure DevOps). Optimiser les performances des traitements Python et SQL. Participer à la mise à disposition des données pour les outils de visualisation et de reporting (Power BI). Intelligence Artificielle appliquée à la DataUtiliser des outils d?IA pour assister le développement (génération et optimisation de code). Mettre en place des processus automatisés d?analyse et de transformation de données basés sur l?IA. Contribuer à l?intégration de modèles d?IA ou de Machine Learning dans les pipelines de données. Utiliser l?IA pour la documentation automatique, la détection d?anomalies et l?analyse exploratoire des données. Collaboration et méthodologieTravailler en méthodologie Agile / Scrum. Collaborer avec les équipes Data, BI, Data Science et métiers. Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, rétrospective). Contribuer aux bonnes pratiques de gouvernance et de gestion des données.