Data Engineer IA / MLOps F / H

La Sécurité sociale; Caen; Sur place; EUR 45 000 - 65 000; Plein temps

Résumé du poste

Une organisation de sécurité sociale à Caen recherche un Data Ingénieur orienté IA pour concevoir des pipelines de données et contribuer à l'industrialisation de projets IA. Avec une formation Bac+4/5 en informatique et 4 à 6 ans d'expérience, vous travaillerez au sein de squads multi-compétences pour assurer la qualité des données et faciliter l'innovation numérique dans un contexte social.

Qualifications

• Expérience de 4 à 6 ans en ingénierie des données, idéalement dans un contexte mêlant data et intelligence artificielle.
• Une expérience en projets d'expérimentation, POC, MVP ou RAG/IA générative est fortement appréciée.

Responsabilités

• Concevoir et automatiser des pipelines d'ingestion, transformation et feature engineering.
• Garantir qualité, fraîcheur, traçabilité et versioning des datasets.
• Mettre à disposition des environnements d'expérimentation.
• Assurer une veille structurée sur outils et architectures émergentes.
• Documenter architectures, flux et jeux de données.

Connaissances

Python

SQL

Scala

Java

ETL / ELT

Airflow

Spark

Docker

Kubernetes

Formation

Bac+4/5 informatique ou équivalent

Outils

MLflow

Azure

AWS

GCP

Description du poste

Votre rôle :

En tant que Data Ingénieur orienté IA, vous serez un acteur clé de la mise en place des fondations techniques, des pipelines de données et de modèles, et de la préparation à l'industrialisation des expérimentations IA / Data menées par la Fabrique.

Pour y parvenir, voici les missions qui vous seront confiées :

• Ingénierie des données & préparation IA
• Concevoir et automatiser des pipelines d'ingestion, transformation et feature engineering (API, fichiers, BDD, non structurées).
• Garantir qualité, fraîcheur, traçabilité et versioning des datasets d'entraînement / validation.
• Mettre à disposition des environnements d'expérimentation et des jeux de données prêts à l'emploi.
• Intégration IA & MLOps
• Co-industrialiser avec les DS : entraînement, déploiement, CI / CD, monitoring des modèles.
• Exposer des API / microservices d'accès aux données et modèles (conteneurisation, orchestrateurs).
• Implémenter des workflows IA générative / RAG (bases vectorielles, données internes), avec optimisation perf / coûts.
• Innovation & expérimentation
• Contribuer aux POC / POV / MVP et préparer leur passage en production.
• Évaluer / prototyper de nouvelles technos Data / IA (vector DB, orchestrateurs ML, frameworks open-source) et partager les retours de tests.
• Assurer une veille structurée sur outils et architectures émergentes.
• Collaboration transverse & gouvernance
• Travailler au sein de squads multi-compétences avec Data Scientists, Tech Leads, Architectes, Métiers et autres pôles de la Fabrique.
• Documenter architectures, flux et jeux de données pour faciliter réutilisation et pérennisation.
• Contribuer à l'industrialisation des solutions validées avec les équipes DSI.

De formation bac+4 / 5 (école d'ingénieur ou master) avec une spécialisation en informatique, data engineering, IA ou systèmes distribués, vous justifiez d'une expérience de 4 à 6 ans en ingénierie des données, idéalement dans un contexte mêlant data et intelligence artificielle.

Une expérience en projets d'expérimentation, POC, MVP ou RAG / IA générative est fortement appréciée.

Compétences

Langages & développement

• Python (indispensable), SQL, Scala / Java.

Traitement & orchestration des données

• ETL / ELT, batch & streaming.
• Airflow / Prefect, dbt pour la transformation.
• Spark / Kafka pour le calcul distribué et l'ingestion temps réel.

Stockage & gestion des données

• Data Lake / Data Warehouse.
• Formats & tables : Parquet, Delta Lake.

Catalog / métadonnées

• Catalog / métadonnées pour le lignage et la découverte.

Cloud & plateforme

• Azure / AWS / GCP (services data & IA managés).

MLOps & intégration IA

• MLflow (expérimentation, modèles), CI / CD, monitoring des modèles.
• Docker / Kubernetes (packaging, déploiement).

IA générative / RAG

• bases vectorielles (FAISS, Milvus, Pinecone), frameworks (LangChain, Hugging Face, Transformers).

Data Visualization

• Outils / bibliothèques de visualisation et storytelling orienté décision.

Bonnes pratiques & gouvernance

• Git (versioning), documentation, sécurité, gouvernance des données.

Compétences comportementales

• Esprit analytique et rigoureux, orienté qualité des données.
• Curiosité et appétence forte pour l'intelligence artificielle et ses applications.
• Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec des profils variés.
• Autonomie, adaptabilité et proactivité.
• Goût pour l'expérimentation, l'innovation et la recherche de solutions pragmatiques.

Avec vous, agir pour une protection sociale durable et solidaire

Travailler au sein du réseau des URSSAF, c'est faire partie d'un collectif qui s'engage où chacun met ses compétences au service de nombreux projets pour assurer une protection sociale durable et solidaire.

Depuis plus de 60 ans, le réseau des Urssaf est un acteur essentiel de la solidarité nationale.

Chaque jour, nous pilotons la collecte, puis la redistribution des cotisations et contributions pour assurer le financement des prestations de santé, retraite, famille, chômage dont bénéficient des millions de Français. Cette mission fait de nous un pilier de la Sécurité sociale.

Rattachée à la DSI, la Fabrique Innovation Digitale a pour mission de stimuler, expérimenter et accélérer les initiatives d'innovation à composante numérique au service des métiers, et d'en faciliter l'industrialisation en lien étroit avec l'ensemble des parties prenantes de la DSI.

Dans ce cadre, le Pôle Data & IA développe des expérimentations et prototypes autour de la valorisation de la donnée, de l'intelligence artificielle et de l'IA générative, en explorant notamment des approches MLOps, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et IA distribuée.

Il contribue à la transformation numérique et à la création de valeur pour les métiers à travers une approche pragmatique, expérimentale et orientée résultat.