Data & IA Engineer Dataiku H/F

La Direction de la Stratégie et de la Transformation a pour mission de définir, piloter et accompagner la mise en ?uvre de la stratégie d?entreprise du client, en soutenant sa performance globale, son adaptation aux évolutions du secteur spatial et la réussite de ses transformations.

À ce titre, elle : Élabore, en lien avec la Direction Générale, la vision stratégique du client et la décline en orientations opérationnelles, en tenant compte des évolutions du marché spatial, des dynamiques et des enjeux géopolitiques et réglementaires,

Pilote les démarches de transformation de l?entreprise, en accompagnant les directions et les équipes dans l?évolution des organisations, des processus et des outils, notamment dans le cadre de la transformation digitale,

Définit et met en ?uvre la stratégie d?innovation de l?entreprise, en identifiant et en expérimentant de nouvelles technologies et de nouveaux modèles susceptibles de renforcer la compétitivité du client,

Contribue au développement de partenariats stratégiques et d?alliances industrielles et commerciales avec les principaux acteurs du secteur spatial et de l?écosystème d?innovation,

Par son rôle transversal, la Direction de la Stratégie, de la Transformation constitue un levier d?anticipation, d?innovation et de cohérence stratégique, au service de la compétitivité du client.

Missions : Sous l?autorité du Leader de la Transformation Numérique et en relation constante avec les équipes de design, de développement, les administrateurs systèmes et infrastructures (SI), les experts cybersécurité, ainsi que les utilisateurs métiers et clients finaux, le/la Data & IA Engineer Senior est le garant de la chaîne de valeur de la donnée, de sa source jusqu’à son exploitation intelligente.

Véritable profil hybride à la croisée du Data Engineering et de la Data Science, il/elle conçoit et déploie des architectures de données robustes et des solutions d’IA générative prêtes à l’emploi. Ses missions s’articulent autour de quatre piliers majeurs :

Ingestion, tri et qualification de la donnée : Identifier, collecter et fiabiliser les données depuis leurs sources (fichiers, bases, applications métiers), en assurer le nettoyage, la qualification et la documentation, et garantir leur qualité et leur traçabilité.

Ingénierie et Pipeline de données : Concevoir et automatiser des flows de traitement complexes (recettes, scripts Python) et des systèmes ETL.

Architecture IA et Agents intelligents : Traduire les besoins métiers en cas d’usage concrets via la création d’agents IA. Mettre en place et optimiser des systèmes hybrides RAG (Retrieval Augmented Generation) pour garantir la pertinence et la précision des réponses des modèles en collaboration avec les administrateurs systèmes.

Servicialisation et Exploitation : Transformer les modèles et les données en services accessibles via des API. Permettre la visualisation et l’exploitation des résultats à travers des interfaces web et des outils de pilotage décisionnels (dashboards).

Fiabilité, Sécurité et Gouvernance : Réaliser des tests de fiabilité rigoureux sur les agents et les collections de données. Garantir la continuité et le respect des politiques de ségrégation de la donnée, en assurant une intégration stricte avec les systèmes de gestion des accès (LDAP/IAM) et les exigences de la cybersécurité.

Excellente maitrise de Dataiku : INDISPENSABLE

Doté(e) d?une double culture technique (Data Engineering & Data Science), vous possédez une vision systémique capable de lier l’infrastructure de données à l’expérience utilisateur finale.

Nous recherchons un profil capable de naviguer dans des environnements technologiques de pointe tout en respectant les contraintes de sécurité et de gouvernance propres au secteur spatial. Votre capacité à collaborer avec des profils variés (développeurs, designers, administrateurs infra, métiers) est la clé de la réussite de vos déploiements.

Compétences et expérience : Anglais opérationnel impératif.

Vous disposez d?une expérience confirmée (au moins 5 ans) dans la conception d’architectures de données et le déploiement de solutions data science et/ou d’Intelligence Artificielle.

Diplôme de niveau Bac+5 en Ingénierie Informatique, Data Science ou formation équivalente.

Expertise avancée en programmation Python et maîtrise des frameworks de traitement de données.

Maîtrise des approches MLOps / LLMOps : évaluation, tests de fiabilité et monitoring des agents IA et des data collections.

Expérience pratique dans la mise en ?uvre de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et la gestion de Large Language Models (LLM).

Maîtrise de la création d’APIs pour la servicialisation de modèles et de processus.

Expérience dans la mise en place de pipelines de données automatisés et la gestion de plateformes de données collaboratives.

Solides connaissances en gestion des accès et sécurité des données.

Capacité à travailler en mode projet transverse et à interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers.

Connaissances solides sur un ou plusieurs des outils suivants : Dataiku, Databricks, n8n, Power BI, outils de visualisation de données.