> Markdown version of [/jobs/ext/4042297-senior-data-engineer-ia-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4042297-senior-data-engineer-ia-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Senior Data Engineer IA H/F - **Company:** Noveo Groupe - **Location:** Paris, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, BigQuery, Cloud Computing, Continuous Integration, Systems Theories, Python (Programming Language), Node.Js, Reference Data, Software Engineering, SQL Databases, TypeScript, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Backend, Langfuse — LLM Observability and Analytics Platform, Fastapi, Vertica, Docker - **Published:** October 12, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=5484867145eba54c ## About the Role Nous recherchons un profil expérimenté, autonome et pragmatique, capable de concevoir des architectures data robustes et de mettre en production des systèmes IA fiables., * 8 ans d'expérience minimum en Data Engineering ou Software Engineering. * Au moins 2 ans d'expérience sur des systèmes RAG ou LLM en production, idéalement dans un environnement startup ou scale-up. * Excellente maîtrise de Python et expérience dans la conception, l'exploitation et la maintenance de pipelines de données de bout en bout. * Expérience concrète des systèmes de retrieval en production : recherche hybride, reranking et optimisation des embeddings. * Bonne compréhension des architectures RAG et de leur intégration dans des produits IA. * Culture de la mesure et de la qualité : benchmarks, jeux d'évaluation, suivi des performances, des coûts et de la latence. * Expérience de l'industrialisation et du maintien en conditions opérationnelles de systèmes techniques. * Capacité à travailler en autonomie, à cadrer des besoins métier parfois flous et à collaborer avec des interlocuteurs non techniques. * Bon niveau d'anglais, à l'oral comme à l'écrit. Environnement Technique : * Langages : Python, TypeScript, SQL. Backend / API : FastAPI, Node.js. IA / Retrieval : RAG, agents IA, recherche hybride, reranking, embeddings, bases de données vectorielles, Anthropic, Fireworks. Évaluation et observabilité : golden sets, benchmarks, LLM-as-a-Judge, Langfuse, analyse des logs et des traces. Data et stockage : BigQuery, bases analytiques pour les logs et les traces d'agents, ClickHouse ou technologies équivalentes. Infrastructure et industrialisation : Docker, CI/CD, cloud AWS et/ou GCP, monitoring, sauvegardes. ## Description Dans ce contexte, nous recherchons un Senior Data Engineer H/F pour concevoir, construire et fiabiliser la couche data des produits IA en production. À la frontière entre Data Engineering et AI Engineering, vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne : ingestion des données, pipelines, systèmes de recherche et de retrieval, évaluation de la qualité et industrialisation des solutions. L'objectif est de développer des systèmes robustes, mesurables et maintenables dans la durée, avec une forte exigence de qualité et une véritable approche produit. Vous rejoindrez une équipe IA resserrée, appelée à se développer fortement au cours des 18 prochains mois, avec des projets déjà en production et de nouveaux cas d'usage à développer autour de la relation fournisseurs et des opérations clients. Vos missions : * Concevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation de données, notamment à partir de documents, conversations et logs, afin de constituer des bases de connaissances exploitables par les systèmes IA. * Construire et optimiser la couche de retrieval des produits IA : recherche hybride, reranking, gestion des embeddings et des index vectoriels. * Participer à la conception et à l'amélioration des architectures RAG et des systèmes d'agents IA. * Mettre en place des mécanismes d'évaluation continue des systèmes IA : jeux de données de référence (golden sets), benchmarks, LLM-as-a-Judge et tests de non-régression avant mise en production. * Définir et suivre les indicateurs de performance des systèmes en production, notamment en matière de qualité, de coût et de latence. * Industrialiser les solutions développées : CI/CD, observabilité des pipelines et des agents, analyse des logs et des traces, sauvegardes et respect des exigences de conformité RGPD. * Collaborer avec les équipes Produit et Métier pour comprendre les besoins, les traduire en spécifications techniques et définir des critères d'acceptation mesurables. * Participer aux choix d'architecture data et contribuer à la définition des bonnes pratiques techniques. * Accompagner les profils plus juniors et contribuer à la montée en maturité de l'équipe sur les sujets Data et IA.