Data Engineer Expert ai - Agentic ai H/F

Finance et paiements ;

• Industrie et opérations ;
• Commerce ;
• Logistique ;
• Support IT ;
• Gestion des incidents.

La mission se situe à l’intersection de la Data Engineering, de la Data Platform et de l’Agentic AI. Objectifs de la mission Le consultant contribuera à :

• transformer et structurer les données utilisées par les solutions IA ;
• concevoir et développer des pipelines de données robustes ;
• industrialiser les flux et les plateformes data jusqu’à leur mise en production ;
• développer des agents IA et des interfaces conversationnelles connectés aux données et systèmes internes ;
• rendre les processus métiers plus simples, rapides et fluides ;
• garantir la fiabilité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions développées ;
• accompagner le passage de prototypes ou expérimentations IA vers des solutions utilisables en production.

Principales responsabilités Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes :

• analyser les besoins techniques et métiers liés aux projets Data et IA ;
• concevoir l’architecture des pipelines et des flux de données ;
• développer, maintenir et optimiser les pipelines data ;
• travailler sur des environnements Snowflake et dbt ;
• préparer les données nécessaires à l’alimentation de modèles, d’agents et d’interfaces IA ;
• participer à la conception d’agents capables d’interagir avec les données et les systèmes de l’entreprise ;
• mettre en place les bonnes pratiques d’industrialisation, de déploiement et de supervision ;
• contribuer à la qualité, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des données ;
• collaborer avec les équipes Data, IA, Architecture, IT, métiers et sécurité ;
• documenter les solutions et accompagner leur adoption par les utilisateurs.

Environnement techniqueCompétences indispensables

• Data Engineering ;
• Snowflake ;
• dbt ;
• conception et développement de pipelines data ;
• industrialisation et mise en production de plateformes ou produits data ;
• compréhension des architectures Data et IA ;
• expérience concrète sur des projets d’IA générative ou d’Agentic AI.

Python et SQL ;

• AWS ;
• Airflow ou outils d’orchestration similaires ;
• APIs et intégration de systèmes ;
• architectures cloud ;
• RAG, LLM ou interfaces conversationnelles ;
• observabilité, CI/CD et pratiques DevOps ;
• sécurité et gouvernance des données., Profil recherchéMinimum 5 ans d’expérience en Data Engineering, Data Platform ou domaine équivalent ;expérience significative sur Snowflake et dbt ;expérience de projets menés jusqu’à la production ;capacité à travailler sur des environnements complexes et à grande échelle ;expérience dans le développement de solutions IA ou d’agents intelligents ;bonne compréhension des enjeux de qualité, sécurité et gouvernance des données ;capacité à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et métiers ;autonomie, pragmatisme et esprit de structuration ;anglais professionnel apprécié dans un contexte international, * Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering, Data Platform ou domaine équivalent ;
• expérience significative sur Snowflake et dbt ;
• expérience de projets menés jusqu’à la production ;
• capacité à travailler sur des environnements complexes et à grande échelle ;
• expérience dans le développement de solutions IA ou d’agents intelligents ;
• bonne compréhension des enjeux de qualité, sécurité et gouvernance des données ;
• capacité à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et métiers ;
• autonomie, pragmatisme et esprit de structuration ;
• anglais professionnel apprécié dans un contexte international

EUR

Intelligence artificielle API SQL AWS Python Autonomie Gouvernance des données

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Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses capacités Data et IA, Sanofi souhaite renforcer ses équipes avec un profil senior capable de contribuer à l’industrialisation de pipelines data et au développement d’agents IA.

Les solutions développées ont vocation à être utilisées à grande échelle, potentiellement par près de 100 000 collaborateurs à travers l’entreprise. Elles doivent permettre de simplifier l’accès à des systèmes et données complexes et de fluidifier les processus du quotidien, notamment dans les domaines suivants