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# Data & IA Engineer F/H

- **Company:** Cenisis
- **Location:** Lille, France (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Data Integration, Data Security, DataOps, Data Streaming, Data Lakes
- **Published:** July 26, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=e0c4d3caae995bff

## About the Role

Formation Bac+5 (informatique, data, ingénierie ou équivalent).
Appétence pour les sujets IA.
Expérience significative en Data Engineering ou développement data.
Bonne maîtrise des architectures data modernes et traitements volumineux.
Expérience sur des environnements cloud et outils d'intégration de données.

Ton savoir-être :
Excellente capacité d'écoute et de communication.
Leadership et aptitude à fédérer des équipes pluridisciplinaires.
Esprit d'analyse et sens de la priorisation.
Proactivité et force de proposition.
Capacité à évoluer dans des environnements complexes et à accompagner le changement.
Sens du service et orientation utilisateur., Première rencontre avec Alexandre, Talent Acquisition

## Description

Cenisis recrute un Data & IA Engineer F/H, à Lille, pour intégrer une équipe data et concevoir des solutions robustes de collecte, transformation et mise à disposition des données.

Tes missions :
En tant que Data & IA Engineer, tu seras responsable de la conception, de l'industrialisation et de l'optimisation des flux de données ainsi que des solutions IA, afin de garantir leur fiabilité, leur performance et leur exploitabilité pour les usages métiers, analytiques et les cas d'usage liés à l'intelligence artificielle.

Tes principales responsabilités :
Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables.
Concevoir et industrialiser des pipelines de données dédiés aux cas d'usage IA
Collecter, intégrer et transformer des données structurées et non structurées.
Modéliser les données dans des environnements Data Warehouse / Data Lake.
Optimiser la performance, la qualité et la disponibilité des flux de données.
Automatiser les traitements et les déploiements dans une logique DataOps.
Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers.
Garantir la fiabilité et la sécurité des données mises à disposition.


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