Groupe Havana : Créé en 2011, nous incarnons la transformation digitale en misant sur l'innovation, la performance et le bien-être au travail.
Notre identité :
- 200 experts déployés à travers la France.
- Acteurs clés dans les domaines de la DATA, du Cloud et de l'intelligence artificielle.
- Nous accompagnons nos clients dans la transformation digitale de leur SI Contexte :
La Data Factory de notre client vise à développer et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les performances et l'efficacité des différents services.
En particulier, l'IA Générative (IA GEN) est de plus en plus explorée pour mettre en oeuvre des cas d'usage innovants, permettant de créer de nouvelles opportunités d'analyse et de prise de décision pour les équipes opérationnelles.
Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour prendre en charge des cas d'usage spécifiques, en pilotant à la fois l'aspect technique et fonctionnel des projets.
Missions :
- Concevoir et développer des pipelines de données robustes en utilisant les services de données d'Azure, notamment avec Azure Data Factory et Databricks pour les traitements big data, et intégrer des modèles d'IA Générative pour des applications avancées en IA.
- Prendre en charge des projets de bout en bout, fédérant en mode Agile une petite équipe multidisciplinaire (Data Scientists, DEVOPS, Data Engineers), en collaborant étroitement pour définir et implémenter des cas d'usage basés sur l'IA Générative.
- Gérer le stockage et la gestion des données sur Azure, en assurant l'intégrité, la sécurité et l'accessibilité des données, tout en optimisant les performances et les coûts.
- Intégrer et orchestrer des modèles de Machine Learning, incluant des modèles d'IA Générative, au sein des pipelines de données pour répondre à des besoins d'automatisation et de personnalisation des analyses.
- Appliquer les principes de Software Craftsmanship pour développer un code propre, lisible et bien documenté, en mettant en place des tests de bout en bout (e2e), d'intégration, et des tests de performance.
- Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et autres parties prenantes pour identifier et répondre aux besoins en données, en facilitant l'adoption de l'IA Générative pour des usages innovants.
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