Data & IA Engineer (Confirmé / Sénior) - H/F

En mission

En mission, tu interviens sur des systèmes data de nouvelle génération où l’enjeu est l’autonomie métier via l’IA :

• Architectures “Agentic AI” : concevoir des systèmes capables d’exécuter des actions métier de bout en bout.
• Data Preparation stratégique : transformer et structurer la donnée pour la rendre “AI Ready”
• Industrialisation de l’IA : passer du POC à la production sur des agents conversationnels et opérationnels critiques.
• Modernisation d’écosystèmes : piloter la transition vers des plateformes data cloud haute performance.

Tu ne viens pas « juste déplacer de la donnée d’un point A à un point B ». Tu viens :

• Concevoir des architectures hybrides faisant le pont entre le Data Engineering et l’AI Engineering.
• Garantir la fiabilité et la latence de solutions d’IA générative intégrées directement dans les processus décisionnels.
• Arbitrer des choix structurants sur la modélisation, l’orchestration et la qualité de donnée indispensable aux agents autonomes.

Stack typique :

• Langages & Transformation : Python, SQL, DBT.
• Data Platforms : Snowflake (Cortex, Search Optimization).
• Cloud & Infra : AWS (Bedrock, services managés production-ready), Docker.
• Workflows : CI/CD automatisés pour sécuriser le déploiement d’agents IA.

Notre modèle (et ce qui nous rend différents)

1. Management par des développeurs

   • Ton manager est un ingénieur senior.
   • Les discussions sur ton évolution sont techniques.
   • On parle d’architecture, d’impact, de décisions complexes — pas d’indicateurs RH abstraits.

2. Redistribution claire de la valeur

   • On ne fonctionne pas à l’ancienneté.
   • On fonctionne par grades d’impact : Bronze → Silver → Gold → Diamond
   • Chaque grade correspond à :
     • un niveau d’autonomie technique
     • une capacité à structurer l’ingénierie
     • un impact dans la communauté
   • À partir du grade Silver :
     • une part de la marge générée par ta mission t’est redistribuée.
     • La part augmente avec le grade.
   • Le modèle est expliqué en détail en entretien.
   • Pas de flou.

3. Temps dédié structuré

   • Selon ton grade, des jours sont prévus pour :
     • contribuer à un cercle d’expertise (IA, performance, finance, archi…)
     • produire du contenu technique
     • encadrer
     • travailler sur des projets internes (R&D, outils, produits)
   • Ce temps est intégré au modèle.
   • Ce n’est pas du bénévolat.

4. L’implication est mesurée et reconnue

   • Mentoring, recrutement, animation technique, production interne : un système de points convertibles en euros valorise l’engagement transverse.
   • Ce qui est attendu est clair.
   • Ce qui est valorisé est concret.