Ingénieur Data / ML Sénior (H / F) (IT) / Freelance

Insitoo Freelances; Lyon; Sur place; EUR 55 000 - 75 000; Plein temps

Résumé du poste

Une société de freelancing recherche un Ingénieur Data / ML Senior à Lyon. Dans le cadre de la stratégie Data et IA, vous serez responsable de la définition et de la mise en place des KPIs pour les solutions GenAI. Une expérience de 5 ans en Data Engineering et une maîtrise d'Azure sont nécessaires. Le poste offre une grande visibilité auprès de la direction et nécessite un bon encadrement des juniors.

Qualifications

• 5+ années d'expérience en Data Engineering / Analytics Engineering.
• Maîtrise des outils de conception et suivi de KPIs.
• Expérience confirmée en Azure.
• Capacité à encadrer des juniors et à travailler sous pression.

Responsabilités

• Définir et mettre en place les KPIs de suivi des solutions GenAI.
• Industrialiser les projets GenAI avec un focus sur les KPIs.
• Assurer la stabilité et l'observabilité des pipelines en production.
• Encadrer et accompagner les juniors dans de bonnes pratiques.

Connaissances

Data Engineering / Analytics Engineering

Python asynchrone avancé

Outils de conception de KPIs

Architecture microservices

Outils

Azure

Snowflake

DBT / SQL

Description du poste

Overview

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s?imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l?IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Ingénieur Data / ML Sénior (H / F) à Lyon, France.

Contexte : Dans le cadre de sa stratégie Data et Intelligence Artificielle, notre organisation souhaite renforcer l?équipe Data Science centrale. Après une première phase de conception et de mise en ?uvre de solutions GenAI critiques (Flux & Prestations), nous entrons désormais dans une étape clé d?industrialisation, de stabilisation et de montée en échelle. Les projets sont à forte visibilité auprès des instances dirigeantes. Ils nécessitent la mise en place de KPIs clairs et fiables pour piloter la valeur business, tout en assurant la robustesse et la pérennité technique des solutions. Démarrage souhaité : dès que possible.

Missions

• Définir, formaliser et mettre en place les KPIs de suivi et de pilotage des solutions GenAI (qualité, performance, volumétrie, business impact).
• Industrialiser les projets GenAI Flux & Prestations avec un focus sur les aspects KPI et pilotage.
• Assurer le support opérationnel et garantir la stabilité, scalabilité et observabilité des pipelines en production.
• Améliorer la qualité, la testabilité et la documentation des pipelines de données.
• Appuyer techniquement l?équipe sur les autres sujets stratégiques de la roadmap (fraude, CEX, data pipelines).
• Encadrer et accompagner les juniors dans la mise en place de bonnes pratiques et de rituels qualité.

Livrables attendus (2 à 4 mois)

• Mise en place d?un cadre de pilotage par les KPIs pour Flux & Prestations (qualité des données, performance technique, usage et impact business).
• Industrialisation et sécurisation des déploiements GenAI en production.
• Refactoring du code pour séparation Flux / Prestations avec librairie commune.
• Amélioration du logging, traçabilité des erreurs et enrichissement des métriques de suivi.
• Mise en place de tests unitaires / intégration critiques et correction de la CI / CD si nécessaire.
• Documentation technique, rétro-ingénierie des règles existantes et rédaction de runbooks opérationnels.
• Appui ponctuel sur les autres projets critiques de la roadmap (fraude, CEX, pipelines data) sur les 6 prochains mois.

Profil candidat

• 5+ années d?expérience en Data Engineering / Analytics Engineering.
• Maîtrise des outils de conception et suivi de KPIs (dashboarding, data quality, monitoring opérationnel).
• Python asynchrone avancé (asyncio / Celery / RabbitMQ / Redis / Azure Service Bus).
• Connaissance des approches GenIA / LLM (appréciée).
• Architecture microservices, modularité et factorisation de librairies partagées.
• Expérience confirmée en Azure (App containers, scaling, monitoring, CI / CD).
• Observabilité et robustesse (logging structuré, tracing, métriques, alerting).
• Mise en place de tests unitaires et d?intégration dans des pipelines critiques.
• Expérience avec Snowflake et DBT / SQL.
• Pédagogie, capacité à encadrer des juniors et à travailler sous pression.

Critères d’évaluation

• Expérience avérée dans la définition et l?industrialisation de KPIs en contexte Data / IA.
• Expertise technique sur les technologies mentionnées.
• Capacité à améliorer la qualité et la documentation des solutions existantes.
• Références et réalisations antérieures.
• Approche méthodologique proposée.