Data & AI Engineer Senior – Data Office sur Bois-Colombes

Onyx-Conseil; Bois-Colombes; Sur place; EUR 65 000 - 86 000; Plein temps

Résumé du poste

Coface recherche un consultant Data & IA au sein du Data Office pour concevoir et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality et de l’IA générative. Vous développerez des services Python et des APIs REST, assurant qualité, sécurité et interopérabilité avec les plateformes BI et les catalogues de données.

Le rôle couvre l’architecture, l’orchestration d’LLM et l’intégration via MCP, avec un focus sur l’automatisation et le pilotage des données en contexte international.

Qualifications

• Développer des applications Python pour Data Governance et Data Quality.
• Concevoir des mécanismes de contrôle qualité des données et de détection d’anomalies.
• Industrialiser les traitements de collecte, d’analyse et de reporting des données.
• Concevoir des APIs REST et des connecteurs MCP entre outils Data Office et BI.

Responsabilités

• Concevoir, développer et maintenir des applications Python destinées à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality.
• Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données et de détection d’anomalies.
• Industrialiser les traitements de collecte, d’analyse et de reporting liés à la qualité des données.
• Développer des APIs REST et services MCP interconnectant Data Office, Data Marketplace, catalogues de données et plateformes BI.
• Contribuer à des solutions IA générative et agentic AI.
• Industrialiser et déployer des solutions IA en production.

Connaissances

Python

Data Governance

Data Quality

APIs REST

Text-to-SQL

LLM

Agentic AI

MCP

RAG

Security & Architecture

Outils

MCP

REST APIs

LLM Orchestration

Description du poste

Contexte

Au sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l’IA générative.

Missions

1. Data Management, Data Governance & Data Quality

• Concevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality.

• Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d’anomalies et de monitoring.

• Industrialiser les traitements de collecte, d’analyse et de reporting liés à la qualité des données.

• Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI.

• Automatiser et optimiser les processus de gestion des données.

• Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d’architecture et de sécurité du Groupe.

2. IA Générative & Agentic AI

• Concevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office.

• Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel.

• Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d’orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d’information.

• Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP).

• Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances.

• Participer à l’industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production.

• Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation.

• Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment :

  • l’agent Jira permettant d’évaluer la qualité des tickets entrants et d’anticiper leur criticité ;

  • l’agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL.

3. Industrialisation & accompagnement

• Produire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables.

• Mettre en place les pipelines d’intégration et de déploiement nécessaires à l’industrialisation des solutions.

• Rédiger la documentation technique et d’exploitation ainsi que les procédures de déploiement.

• Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles.

• Assurer un reporting régulier sur l’avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires.

• Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d’interlocuteurs techniques et métiers.