Data Engineer H/F

Le contexte

Nos données, principalement constituées de documents normatifs PDF et XML et de leurs métadonnées, alimentent plusieurs services numériques et d’intelligence artificielle du Groupe.

Qui sommes-nous ?…

Le contexte

Nos données, principalement constituées de documents normatifs PDF et XML et de leurs métadonnées, alimentent plusieurs services numériques et d’intelligence artificielle du Groupe. Nos data scientists développent des services d’enrichissement, d’analyse et de recherche s’appuyant notamment sur la recherche sémantique et les architectures RAG. Ces services sont intégrés à des produits commercialisés et exploités en production. Vos choix techniques ont donc un impact direct sur leur fiabilité, leurs performances, leur capacité à monter en charge et leur coût d’exploitation. Vous évoluez dans un environnement hybride, entre infrastructures on‑premise et cloud. Le poste combine conception d’architecture et mise en œuvre concrète : vous concevez, développez et industrialisez en Python et SQL les chaînes de traitement qui alimentent ces services. L’équipe s’agrandit autour de nouveaux enjeux : intégration de collections internationales, évolution des modèles de données, montée en charge des services IA et industrialisation des chaînes de traitement.

Vos missions

Ingestion et alimentation des collections

• Concevoir, développer et industrialiser l’ingestion des collections normatives (PDF, XML)

• Automatiser le suivi des évolutions des référentiels sources et réduire le délai d’intégration de nouvelles collections

• Garantir la qualité, la traçabilité et le versionnement des données

Développement et orchestration des chaînes de traitement

• Concevoir, développer et industrialiser en Python et SQL les chaînes qui alimentent nos services d’intelligence artificielle en production

• Orchestrer les traitements : extraction, parsing, transformation, appels aux API d’enrichissement développées par les data scientists, puis chargement et indexation

• Garantir la robustesse des chaînes : reprise sur erreur, rejeu, idempotence et gestion des dépendances

• Instrumenter les traitements et automatiser les contrôles de qualité des données

Architecture et industrialisation IA

• Concevoir et faire évoluer l’architecture des chaînes data alimentant nos produits et services IA, en arbitrant entre performance, robustesse, évolutivité et maîtrise des coûts

• Modéliser les bases de données et définir les contrats d’interface entre composants : schémas, API et formats d’échange

• Définir avec les data scientists les contrats d’intégration de leurs services d’enrichissement et les critères de mise en production

• Participer à l’industrialisation des usages IA : recherche sémantique, bases vectorielles et architectures RAG

• Documenter les choix structurants sous forme d’Architecture Decision Records (ADR)

Référent data du pôle

• Porter les sujets data auprès des architectes DSI, de la Sécurité et des Ops
• Assurer la coordination technique avec les partenaires internationaux pour l’intégration de leurs collections

• Analyser l’impact des évolutions de données, d’API et de services sur les applications consommatrices

Ce que le poste n'est pas

Il ne s’agit pas d’un poste d’architecte uniquement : vous restez directement impliqué dans la conception, le développement, les tests et l’industrialisation des chaînes de traitement. Vous ne développez pas les modèles ni les algorithmes d'enrichissement : c'est le rôle des data scientists, avec qui vous définissez les contrats d’intégration. Vous n'assurez pas le monitoring d'exploitation ni l'analyse des logs, qui sont pris en charge par une personne dédiée. Vous travaillez avec elle pour que les chaînes soient observables. Vous n'êtes pas responsable de l'urbanisation SI globale du Groupe ni du pilotage des livraisons produit.

Évolution du poste

Ce poste offre une trajectoire naturelle vers un rôle d’Architecte Data, avec une montée progressive en responsabilité sur les choix d’architecture, les standards techniques et la vision cible du domaine data.

Profil