Construisez des pipelines et des plateformes de données cloud-native et contribuez à l’industrialisation des usages Data et IA. Chez SFEIR, vous participez à la transformation de datasets complexes en data products, tout en explorant des cas concrets autour de RAG, agents et de l’IA générative. Le poste s’inscrit dans une forte culture d’architecture, de craft et de partage, avec des échanges réguliers côté management et des retours issus de partenariats.
Vous interviendrez sur des projets mêlant Data, IA, Cloud et Software Engineering, avec une approche orientée fiabilité, performance et évolutivité. Le tout dans un cadre hybride, ancré dans la flexibilité et la proximité d’équipe.
Ce que vous ferez
- Concevoir des pipelines data robustes avec Python, SQL, dbt et Airflow
- Travailler avec BigQuery, Snowflake, Databricks, Kafka ou des outils MLOps
- Travailler la Data Quality, la gouvernance, l’observabilité, l’orchestration et l’optimisation des coûts
- Construire des plateformes de données fiables, performantes et évolutives
- Industrialiser des usages IA et Data et transformer des datasets complexes en produits data exploitables
- Expérimenter de nouveaux usages de l’IA appliqués à la Data, y compris avec des systèmes RAG connectés aux données métiers
- Intégrer l’IA générative dans des workflows analytics et data engineering
- Développer des pipelines batch et temps réel à forte volumétrie
- Industrialiser des architectures MLOps et LLMOps
- Concevoir et construire des plateformes Data & AI cloud-native sur Google Cloud, avec des assistants IA connectés aux données métiers et des usages RAG et agents IA
Compétences attendues
- Architecturer des pipelines data robustes avec Python, SQL, dbt et Airflow
- Travailler avec BigQuery, Snowflake, Databricks, Kafka ou des outils MLOps
- Penser Data Quality, gouvernance, observabilité, orchestration et optimisation des coûts
- Construire des plateformes de données fiables, performantes et évolutives
- Participer à l’industrialisation des usages IA et Data
- Transformer des datasets complexes en produits data exploitables
- Expérimenter de nouveaux usages de l’IA appliquée à la Data
- Comprendre ce qu’il se passe “sous le capot”, au-delà du simple lancement de jobs
Technologies
Python, SQL, dbt, Airflow, BigQuery, Snowflake, Databricks, Kafka, MLOps, Data Quality, gouvernance, observabilité, orchestration, optimisation des coûts, Google Cloud, Vertex AI, Docker, Kubernetes, APIs LLM, RAG, LLMOps, GenAI.
Ce que SFEIR propose
- Des échanges réguliers avec votre Engineering Manager
- Des formations et certifications Google Cloud, Kubernetes et Cloud Native
- Un accès privilégié aux retours d’expérience issus des partenariats Google Cloud et Anthropic
- Une communauté Data, IA et Cloud particulièrement active
- Des talks, meetups, labs et formations internes toute l’année
- L’accès à RAISE, la plateforme GenAI interne multi-LLM
- Une culture du partage, de l’architecture et du craft
- Une revalorisation annuelle du salaire
Localisation et organisation
Niort (Delaware (hybrid)).
- 2 à 3 jours par semaine selon les contextes clients
- Mode de fonctionnement hybride : la majorité des clients fonctionnent ainsi
- Le télétravail est ancré dans la culture, avec un équilibre entre proximité d’équipe et flexibilité
Process de recrutement
- Premier échange avec Justine Thiriet
- Entretien RH personnalisé
- PlayOffs techniques avec des Sfeirien(ne)s
- Rencontre avec l’équipe business
- Échange final avec le management local
