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# IA Data Engineer H/F

- **Company:** Propertyvalue
- **Location:** France
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €45,000.0 - €60,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Cloud Computing, Databases, Extract Transform Load (ETL), Mobile Application Software, Python (Programming Language), Solution Deployment Descriptor, SQL Databases, Data Streaming, Large Language Models, Generative AI, Machine Learning Operations
- **Published:** July 26, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81689035.html

## About the Role

Vous êtes titulaire d'un Master ou d'un diplôme d'ingénieur.

 - Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience (incluant stage et alternance) en tant que Data Engineer ou Data Scientist avec une maîtrise majeure de Python et SQL.
 - Vous avez une expérience solide dans le déploiement de solutions basées sur les LLM (OpenAI, Mistral) et la gestion de bases de données vectorielles (RAG).
 - Vous maîtrisez les architectures Cloud (idéalement GCP).
 - Vous êtes "problème-solveur", autonome et capable de vous adapter à des changements de projets réguliers (agilité indispensable)., SQL
Python

## Description

En postulant à cette offre, vous aurez l'opportunité de rejoindre une organisation majeure au coeur de l'actualité, au sein d'une équipe Tech agile fonctionnant comme une "mini-startup". Vous participerez au développement d'un écosystème numérique unique, plaçant l'Intelligence Artificielle au centre de la stratégie pour les échéances de 2026 et 2027.

Ils sont à la recherche d'un(e) Data Engineer pour structurer les flux de données et industrialiser les cas d'usage IA (IA générative, ciblage, automatisation). L'objectif sera de transformer des concepts théoriques en outils de production fiables et performants pour personnaliser l'action de terrain., Architecture & Pipelines Data : Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour alimenter les outils et les modèles d'IA.

 - Industrialisation de l'IA (LLMOps) : Mettre en production et monitorer les solutions d'IA générative (RAG, agents conversationnels) et les modèles prédictifs.
 - Qualité & Disponibilité : Garantir la fiabilité, la sécurité et la haute disponibilité des données utilisées par les applications mobiles et les outils de pilotage.
 - Support technique IA : Collaborer étroitement avec les développeurs Full Stack pour intégrer les briques d'IA via des API.
 - Lead technique : Structurer les sujets et prendre le lead sur les problématiques liées à l'IA au sein de l'équipe.


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