Consultant Data Engineer

À propos d'Adservio

Tous les candidats potentiels sont encouragés à parcourir et à lire la description complète du poste avant de postuler.

Adservio est une ESN historiquement reconnue sur la performance et les expertises IT. Nous avons fait de l'IA un axe stratégique fort, notamment autour de l'IA générative et des développeurs augmentés, avec l'objectif d'apporter davantage de performance et de valeur à nos clients.

Dans ce cadre, un programme de modernisation data est lancé chez l'un de nos clients, avec une équipe dédiée créée pour reprendre des cas d'usage critiques aujourd'hui hébergés dans des environnements historiques (Dataiku, SQL, Python, fichiers plats, exports d'outils métiers).

Particularité forte de la mission : l'équipe travaille déjà avec des agents IA (mis en place par un premier Data Engineer) pour accélérer l'analyse de l'existant, la rétro-documentation, la détection de dépendances et la migration. Nous recherchons un(e) consultant(e) capable de s'intégrer dans cette méthode hybride humain + IA — pas juste de faire de la migration classique.

Contexte de la mission

• Court terme : sécuriser la continuité des cas d'usage prioritaires
• Moyen terme : les migrer vers une architecture cible industrialisée — Snowflake + DBT + Power BI

Mission principale

Reprendre techniquement des cas d'usage existants et les porter vers la cible Snowflake/DBT/Power BI, en s'appuyant sur les agents IA de l'équipe tout en gardant un regard critique sur leurs résultats.

Responsabilités clés

• Analyse de l'existant — comprendre les projets Dataiku/SQL/Python, reconstituer les dépendances, documenter les traitements et repérer les fragilités
• Migration/reconstruction — recoder dans Snowflake/DBT, rationaliser (pas du copier-coller), préparer pour Power BI
• Appui IA — utiliser les agents pour accélérer analyse/documentation/traduction de code, mais toujours tester et challenger leurs résultats, et contribuer à améliorer le framework agentique
• Qualité/sécurisation — comparer existant vs cible, tests de non-régression, documentation des écarts et limites

Compétences indispensables

• SQL solide
• Expérience confirmée en data engineering
• Capacité à reprendre du code existant
• Connaissance cloud/DWH
• Snowflake (ou forte appétence)
• DBT (ou équivalent)
• Rigueur qualité/documentation

Compétences appréciées

• Dataiku
• Python
• Power BI
• Git / CI-CD
• Expérience de migration/refonte
• Environnements gouvernés

Volet IA

• Aisance avec les outils IA génératifs appliqués au code/data/documentation
• Esprit critique vis-à-vis des résultats produits par les modèles
• Capacité à formuler des prompts clairs

Profil recherché

Confirmé(e), autonome, pragmatique — à l'aise dans un environnement complexe et peu documenté, capable de comprendre les enjeux métier autant que la technique, et curieux(se) vis-à-vis des méthodes d'accélération par l'IA.

Livrables attendus

Analyses techniques, cartographie des dépendances, documentation (existant + cible), modèles DBT, scripts SQL/Python, tests de non-régression, recommandations de rationalisation, contributions au framework agentique.

Pourquoi nous rejoindre

Rejoignez une ESN où l'IA n'est pas un simple argument marketing mais un véritable axe stratégique : vous travaillerez au cœur d'une méthode hybride humain + IA, sur des cas d'usage concrets et à fort enjeu métier, avec une réelle marge de manœuvre pour challenger et améliorer les outils IA de l'équipe. xuezdbg

Disponibilité rapide souhaitée.