Data Engineer H/F

Prendre en charge la responsabilité des produits data de pilotage et de suivi des services GenIA déployés

• Être l’interlocuteur des métiers pour recueillir et formaliser leurs besoins : catalogue d’indicateurs, reportings attendus, définition des KPI
• Concevoir, industrialiser et fiabiliser les indicateurs de pilotage (usage, performance, qualité, ROI des services GenIA…)
• Structurer, modéliser et documenter les données nécessaires au pilotage (sources, flux, data flow)
• Construire et maintenir les dashboards de suivi (Streamlit)
• Mettre en oeuvre et fiabiliser les pipelines de données associés (collecte, transformation, contrôle qualité)
• Contribuer à la montée en maturité data de l’équipe : bonnes pratiques, documentation, capitalisation des connaissances

Passage de connaissance

En début de mission, un passage de connaissance sera organisé avec le sachant actuel afin d’assurer la continuité et la bonne appropriation du périmètre existant. Ce passage de connaissance portera notamment sur les services suivants :

• Genflux
• Genprest
• Genindemn
• Dispositif de contrôle
• (liste non exhaustive, à compléter selon le périmètre des services GenIA déployés au moment du démarrage de la mission)

Livrables attendus

• Catalogue d’indicateurs de pilotage des services GenIA, validé avec les métiers
• Dashboards de suivi opérationnels
• Pipelines de données documentés et industrialisés
• Documentation de la donnée (sources, modèle, flux)

Profil recherchéFormation Bac +5 en informatique, data science, data engineering ou équivalent5 ans minimum d’expérience confirmée sur un poste de Data Analyst / Data EngineerIdéalement une expérience dans un environnement assuranciel, bancaire ou réglementéExcellente maîtrise de SQL et PythonExpérience en modélisation de données et architectures data (modèle en étoile, flocon, data vault…)Connaissance des environnements data modernes : Snowflake, Azure Storage, SQL ServerPratique de DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, DockerConnaissance d’un outil de dataviz, idéalement Qlik Sense ou StreamlitUne première expérience sur des cas d’usage IA générative serait un plusForte aisance relationnelle : capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers non techniques et à vulgariser les enjeux dataAutonomie, rigueur et sens de l’organisationAppétence pour les environnements structurés en transformation, 1. Formation Bac +5 en informatique, data science, data engineering ou équivalent

1. 5 ans minimum d’expérience confirmée sur un poste de Data Analyst / Data Engineer
2. Idéalement une expérience dans un environnement assuranciel, bancaire ou réglementé
3. Excellente maîtrise de SQL et Python
4. Expérience en modélisation de données et architectures data (modèle en étoile, flocon, data vault…)
5. Connaissance des environnements data modernes : Snowflake, Azure Storage, SQL Server
6. Pratique de DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker
7. Connaissance d’un outil de dataviz, idéalement Qlik Sense ou Streamlit
8. Une première expérience sur des cas d’usage IA générative serait un plus
9. Forte aisance relationnelle : capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers non techniques et à vulgariser les enjeux data
10. Autonomie, rigueur et sens de l’organisation
11. Appétence pour les environnements structurés en transformation

EUR

Intelligence artificielle Contrôle qualité SQL Linux Modélisation des données Git Sens du relationnel Création d’une base documentaire Qlik Sense Python Autonomie Docker Sens de l’organisation

Durée de la mission : 3 mois, reconductible

• Télétravail : 2 jours maximum par semaine
• Passage de connaissance : prévu en début de mission avec le sachant actuel (Genflux, Genprest, Genindemn, dispositif de contrôle…)
• Date de démarrage souhaitée : ASAP, Taux journalier :Salaire selon profil

Mon client poursuit sa transformation data et déploie actuellement plusieurs services GenIA (intelligence artificielle générative) au sein de ses filiales. Dans ce cadre, il souhaite renforcer son équipe Data Science, pour une durée de 3 mois reconductible, avec un profil externe capable de prendre en charge la construction et le suivi des produits data permettant de piloter ces services.