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# Data & AI Engineer

- **Company:** BIG SERVICES
- **Location:** Rosny-sous-Bois, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, SQL Databases, Google Cloud, Pytorch, Apache Spark, Generative AI, Scikit Learn, Kubernetes, Information Technology, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Docker, Databricks
- **Published:** August 3, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=16e17b8988f1a4a7

## About the Role

Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ?, Bac+5 en Informatique, Data, Intelligence Artificielle ou équivalent.

Minimum 4 ans d'expérience en Data Engineering, AI Engineering ou Machine Learning Engineering. Une expérience sur des projets mêlant Data et Intelligence Artificielle est un plus.

Excellente maîtrise de Python et SQL.

Expérience avec une ou plusieurs technologies de traitement de données telles que Spark, Kafka, Airflow ou Databricks.

Maîtrise d'au moins un Cloud (Azure, AWS ou GCP).

Expérience avec des frameworks IA tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ou des frameworks d'IA générative (LangChain, LlamaIndex, Azure AI, OpenAI APIs, etc.).

Connaissance des pratiques MLOps et des outils de conteneurisation (Docker, Kubernetes) appréciée.

Excellentes capacités de communication en français, à l'oral comme à l'écrit.

Autonomie, esprit d'équipe et sens de l'innovation.
Review for Big Apps
Review for Big Apps, Rosny-sous-Bois, A8
Review for Data Scientist at Big Apps

## Description

En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à :
Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives.

Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT).

Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP.

Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA.

Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative.

Participer au déploiement des modèles en production (MLOps).

Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud.

Mettre en ?uvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code.

Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données.


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