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# Data & ai Engineer Senior - Régie H/F

- **Company:** Anderson Rh
- **Location:** Bois-Colombes, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Continuous Integration, Information Engineering, Data Governance, Data Warehousing, Python (Programming Language), Machine Learning, Microsoft Office, Tensorflow, SQL Databases, Large Language Models, Deep Learning, Generative AI, Gitlab, Git, Pandas, Scikit Learn, Kubernetes, Restful APIs, Docker, Jenkins
- **Published:** August 12, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/82234651.html

## About the Role

Python (expert)

 - SQL avancé
 - Machine Learning / Deep Learning
 - Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow
 - API REST
 - Data Engineering & Data Pipelines
 - Data Warehouse & bases relationnelles
 - LLM, RAG, Agentic AI
 - Text-to-SQL
 - MCP (Model Context Protocol)
 - LangChain, Semantic Kernel ou équivalent
 - Git, GitLab
 - Jenkins, CI/CD
 - Docker, Kubernetes, Profil recherchéFormation Bac +5 (École d'Ingénieur, Master 2 ou équivalent) avec une spécialisation Data Science ou Intelligence ArtificielleMinimum 6 ans d'expérience sur un poste similaireExpérience significative de 6 ans minimum dans le développement de solutions Data et IA en environnement complexeBonne compréhension des enjeux de gouvernance, qualité et valorisation des donnéesUne expérience de 6 ans minimum dans les secteurs Banque, Assurance ou Services Financiers est fortement appréciéeCompétences techniques : Python (expert), SQL avancé, Machine Learning / Deep Learning, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, API REST, Data Engineering & Data Pipelines, Data Warehouse & bases relationnelles, LLM, RAG, Agentic AI, Text-to-SQL, MCP (Model Context Protocol), LangChain, Semantic Kernel ou équivalent, Git, GitLab, Jenkins, CI/CD, Docker, KubernetesQualités attendues : Autonomie et rigueur, Capacité d'analyse et de synthèse, Excellent relationnel,
Curiosité technique et esprit d'innovation, Forte capacité d'adaptation, Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs techniques et métiersAnglais courant indispensable, 1. Formation Bac +5 (École d'Ingénieur, Master 2 ou équivalent) avec une spécialisation Data Science ou Intelligence Artificielle

 2. Minimum 6 ans d'expérience sur un poste similaire
 3. Expérience significative de 6 ans minimum dans le développement de solutions Data et IA en environnement complexe
 4. Bonne compréhension des enjeux de gouvernance, qualité et valorisation des données
 5. Une expérience de 6 ans minimum dans les secteurs Banque, Assurance ou Services Financiers est fortement appréciée
 6. Compétences techniques : Python (expert), SQL avancé, Machine Learning / Deep Learning, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, API REST, Data Engineering & Data Pipelines, Data Warehouse & bases relationnelles, LLM, RAG, Agentic AI, Text-to-SQL, MCP (Model Context Protocol), LangChain, Semantic Kernel ou équivalent, Git, GitLab, Jenkins, CI/CD, Docker, Kubernetes
 7. Qualités attendues : Autonomie et rigueur, Capacité d'analyse et de synthèse, Excellent relationnel, Curiosité technique et esprit d'innovation, Forte capacité d'adaptation, Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs techniques et métiers
 8. Anglais courant indispensable

EUR

Machine learning
Anglais
Intelligence artificielle
API
SQL
Git
Sens du relationnel
Jenkins
Kubernetes
Python
Autonomie
Capacité d'adaptation
API REST
TensorFlow
Docker
Esprit d'analyse

## Description

Data Office au sein d'une Direction Technologie internationale.

Collaboration avec des Data Scientists, Architectes, Analysts, équipes Infrastructure, Sécurité et Production.

Projets innovants autour de la Data Governance et de l'IA Générative.

Forte exposition aux technologies de pointe et aux enjeux stratégiques de la donnée., Concevoir, développer et maintenir des applications Python dédiées à la gouvernance et à la qualité des données.

 - Mettre en place des contrôles automatisés, des mécanismes de détection d'anomalies et des solutions de monitoring.
 - Industrialiser les traitements liés à la collecte, l'analyse et le reporting des indicateurs de qualité.
 - Développer des API et services facilitant l'intégration avec les plateformes Data, catalogues de données et outils décisionnels.
 - Participer à l'amélioration continue et à l'automatisation des processus Data.
 - Concevoir et développer des assistants IA pour les équipes métier.
 - Développer des solutions Text-to-SQL permettant l'interrogation des données en langage naturel.
 - Mettre en oeuvre des architectures basées sur des LLM et des agents intelligents.
 - Développer des connecteurs et intégrations autour du protocole MCP (Model Context Protocol).
 - Participer à l'industrialisation des solutions IA dans des environnements sécurisés et à forte exigence de gouvernance.
 - Contribuer à des projets innovants autour des agents IA, de la qualité des données et de la valorisation des informations.

Outils & Environnement


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