Data Engineer (H/F)

Safran.AI (ex-Preligens); Paris; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Safran.AI recherche un Data Engineer pour rejoindre l’équipe AI Platform. Vous participerez au développement d’une plateforme data (datalake, datawarehouse) et à l’ingestion, transformation et exposition des données issues d’imagerie et de capteurs, afin d’accélérer le cycle de vie des modèles ML.

Vous collaborerez avec des data scientists et ingénieurs, assurant traçabilité, qualité des données et déploiement en environnements on‑premise ou isolés.

Qualifications

• Plus de 5 ans d’expérience en data engineering et infrastructures oriented data.
• Bonne maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles, et du processing batch.
• Expérience avec au moins une plateforme cloud majeure (préférence AWS).
• Maîtrise du stack Python/Airflow et des outils de déploiement et de monitoring.

Responsibilities

• Adapter notre stack pour les verticales imaging et industrie 4.0 et anticiper les besoins futurs.
• Ingestion, structuration et exposition des données issues d’inspections industrielles, avec traçabilité et qualité.
• Améliorer la plateforme de données : design, architecture et connecteurs.
• Participer à la veille technologique et partager les connaissances avec l’équipe.

Skills

Data engineering

Python

Airflow

Cloud platforms

SQL & databases

Data modeling

DevOps tooling

Tools

Airflow

Nomad

Terraform

Ansible

GitHub Actions

Prometheus

Grafana

Job description

Safran.AI - De l'IA qui opère dans le réel

Filiale de Safran Electronics &Defense, Safran.AI conçoit des solutions d'IA appliquées à des données complexes telles que les images satellite haute résolution, les flux vidéo FMV et les signaux acoustiques. Ces solutions s'appuient sur des algorithmes capables de détecter et d'identifier automatiquement des objets d'intérêt dans les secteurs du renseignement, de la défense et de l'aéronautique.

Depuis son intégration à Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue également à la transformation du groupe, en appliquant les solutions d’IA aux domaines de l’industrie 4.0. À titre d’exemple, l’analyse d’images automatisée par l’IA peut assister les contrôleurs en charge de l’inspection de pièces critiques en les aidant à détecter les anomalies éventuelles à partir de clichés numériques.

Fort de nos 250 collaborateurs, vous évoluerez au sein d’équipes passionnées et pluridisciplinaires, réunissant des talents parmi les plus reconnus du secteur, tous animés par une même exigence d’excellence et d’innovation technologique.

Votre équipe

Vous rejoindrez l’équipe AI Platform, qui développe une plateforme data (datalake, datawarehouse, orchestrateur de transformation de données, BI) et un ensemble d’outils internes de MLOps à destination des data scientists visant à accélérer le développement et la mise en production de modèles de machine/deep learning : l’ AI Factory.

Toutes les étapes de développement sont couvertes : captation de la donnée, ingestion, transformation, modélisation et exposition. Nos enjeux sont nombreux pour stocker une grande quantité de données et l’exposer de la manière la plus efficace aux data scientists.

Nous sommes une quinzaine de collaborateurs au sein de l’équipe, avec des profils mixtes AI / Data Engineering / Software.

Les enjeux du poste

En tant que Data Engineer au sein de l’équipe AI Platform, vous travaillerez notamment à :

• Adapter notre stack technique pour répondre aux différentes verticales de notre entreprise (imagerie satellite électro-optique et SAR, vidéo, industry 4.0) et anticiper sur les futurs besoins utilisateurs en repoussant les limites des systèmes existants.
• Contribuer à la montée en puissance de notre verticale industrie (contrôle non destructif) : ingérer, structurer et exposer des données issues d’inspections industrielles avec les contraintes de volumétrie, de traçabilité et de qualité propres à ce secteur.
• L’amélioration de notre plateforme de données, son design et architecture pour :
  • Se connecter à nos différents fournisseurs de données
  • Accueillir, explorer et transformer les différentes données, notamment les faire annoter
  • Surveiller et maintenir nos outils en production, avec un haut niveau de disponibilité
  • Permettre l’analyse de données en autonomie par les data scientists
• Garantir la maintenabilité et l'évolutivité de nos différentes librairies
  • Processing d’images satellites (par exemple via GDAL/rasterio)
  • Construction de datasets
• Participer activement à la veille technologique et partager vos connaissances avec l’équipe (ex : guildes, ateliers, revues de code).
• Documenter les processus, les architectures et les bonnes pratiques pour faciliter l’onboarding et la collaboration.
• Assurer le déploiement et le fonctionnement de la plateforme au plus proche des besoins industriels, y compris dans des environnements clients restreints ou isolés (on‑premise et air gapped).
• Résoudre les incidents liés aux données ou aux pipelines et proposer des solutions durables.

Notre stack technique

Nous utilisons essentiellement du Python orchestré avec Airflow, des bases de données PostgreSQL (extension PostGIS) ainsi que des services AWS (S3, EC2, RDS..). Nous manipulons des formes hétérogènes de données (rasters, vidéos, fichiers parquet, GeoJSON, …), exploitées à l’aide de notre datalake (utilisation d’Iceberg et de Kafka par exemple).

Nos applications data sont déployées sur un cluster Nomad (Hashicorp), avec une intégration et un déploiement continu depuis Github Actions.

Nos collègues SRE utilisent quant à eux principalement les technos Ansible, Terraform pour l’automatisation et la suite Prometheus / Grafana pour le monitoring. La plupart de nos applications sont déployées sur le cloud et on‑premise.

Votre profil

Vous avez la volonté de participer à la construction d’une plateforme data axée sur l'apport de valeur à ses utilisateurs, grâce à un code sécurisé, testé et mettant en œuvre des choix pragmatiques et sains.

• De plus de 5 ans d’expérience en data engineering.
• D’une excellente compréhension des bases de données (relationnelles ou non), de système de stockage et de processing (notamment batch processing). La modern data stack ne vous fait pas peur !
• D’une expérience appliquée avec au moins l'une des principales plateformes de cloud - de préférence AWS.
• De connaissance sur l’écos