Senior Data & AI Engineer

Au sein du Data Office d'un groupe évoluant dans un contexte international, nous recherchons un Senior Data & AI Engineer pour renforcer les capacités de développement autour de la gouvernance, de la qualité des données et de l'intelligence artificielle. La mission, basée en Île-de-France, combine des enjeux de Data Management et le développement de solutions d'IA générative et d'Agentic AI.
Missions principales

Le premier axe porte sur le développement de solutions Data Management. Vous serez notamment amené à :

• Concevoir, développer et maintenir des applications et services Python permettant d'automatiser les activités de Data Governance, de gestion des catalogues et de Data Quality.
• Développer des contrôles automatisés de qualité des données, des mécanismes de détection d'anomalies et des solutions de monitoring.
• Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données.
• Développer des API et services MCP facilitant l'intégration avec les outils de Data Marketplace, les catalogues de données, les plateformes de données et les outils BI.
• Participer à l'automatisation et à l'amélioration continue des processus de gestion des données.

Le second axe concerne le développement de solutions d'intelligence artificielle et d'Agentic AI. À ce titre, vous interviendrez sur les sujets suivants :

• Concevoir et développer des assistants IA spécialisés pour des usages liés à la donnée.
• Développer des solutions permettant d'interroger des bases de données en langage naturel, notamment via des approches Text-to-SQL.
• Mettre en œuvre des architectures d'agents reposant sur des LLM, avec des mécanismes d'orchestration, de raisonnement et de connexion aux différentes sources d'information.
• Intégrer des sources de données et des services via MCP - Model Context Protocol.
• Participer à l'industrialisation des solutions IA dans les environnements de production, dans le respect des standards d'architecture, de sécurité et de gouvernance.

Livrables attendus

La mission prévoit la réalisation d'applications, scripts, packages Python et services API/MCP documentés et maintenables, ainsi que le développement d'agents IA, de composants Text-to-SQL et de connecteurs MCP testés et intégrables dans l'environnement cible.

Vous contribuerez également à la documentation technique et d'exploitation, aux procédures de déploiement et au suivi régulier de l'avancement, des risques, des dépendances et des arbitrages nécessaires.

Requirements
Profil recherché

• Diplôme d'école d'ingénieur, Master 2 ou formation universitaire équivalente, avec une spécialisation en Data Science.
• Minimum 5 ans d'expérience sur un poste similaire. Une expérience acquise dans le secteur bancaire ou assurantiel constitue un atout.
• Expérience pratique des principaux outils et bibliothèques de Data Science, notamment TensorFlow, Scikit-learn et Pandas.

Compétences techniques et linguistiques

• Solide maîtrise des méthodes statistiques, des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning, ainsi que des techniques d'analyse prédictive appliquées à différentes sources de données.
• Expertise en programmation et en modélisation, notamment avec Python et SQL.
• Maîtrise des environnements et outils de développement et d'industrialisation : Jenkins, Git, GitLab, CI/CD, Docker et Kubernetes.
• Compétences en Data Engineering : API REST, pipelines de données, bases de données relationnelles et Data Warehouse.
• Bonne maîtrise des technologies et approches liées à l'IA générative : LLM (Copilot, Mistral ou équivalent), Agentic AI, RAG et Text-to-SQL.
• Expérience de MCP (Model Context Protocol) et de frameworks tels que LangChain, Semantic Kernel ou équivalents.
• Bonne maîtrise des outils bureautiques, notamment PowerPoint, Excel et Word.
• Maîtrise professionnelle de l'anglais indispensable.

Qualités attendues

• Autonomie, rigueur, curiosité et capacité d'adaptation.
• Bon relationnel et aptitude à travailler avec des interlocuteurs variés.
• Capacité à présenter et expliquer clairement des résultats ou sujets techniques complexes à un public non technique.
• Intérêt marqué pour les problématiques de Data Science et leurs applications dans le secteur de l'assurance.

Benefits

• Possibilité de télétravail jusqu'à trois jours par semaine à déterminer avec le CDO et selon les règles en vigueur.