Senior Data Engineer (F/H)

Chez SFEIR, vous interviendrez sur la conception et l’industrialisation de pipelines et de plateformes data, avec une forte composante Cloud et cas d’usage IA. Le poste, basé à Delaware (hybrid) selon l’organisation des missions, vise à transformer des jeux de données complexes en produits exploitables tout en renforçant la qualité, la gouvernance et l’observabilité.

Vous contribuerez également à l’accélération des workflows data, au développement d’assistants IA connectés aux données métier et à l’expérimentation autour des LLMs via des approches de type RAG et agents.

Ce que vous ferez

• Concevoir des pipelines data robustes avec Python, SQL, dbt et Airflow
• Travailler avec BigQuery, Snowflake, Databricks, Kafka et/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 Data et IA
• Transformer des datasets complexes en produits data exploitables
• Expérimenter de nouveaux usages d’IA appliquée à la Data
• Concevoir des plateformes Data & AI cloud-native sur Google Cloud
• Développer des pipelines batch et temps réel à forte volumétrie
• Industrialiser des architectures MLOps et LLMOps
• Mettre en place des systèmes RAG connectés aux données métiers
• Intégrer l’IA générative dans les workflows analytics et data engineering
• Prendre part à des projets combinant Data, IA, Cloud et Software Engineering
• Construire des plateformes de données destinées à de grands acteurs du secteur de l’assurance
• Accélérer les workflows data et développer des assistants IA connectés aux données métier
• Développer des usages RAG et agents IA et industrialiser des solutions IA concrètes

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 qui est attendu

• Architecturer des pipelines data robustes avec Python, SQL, dbt et Airflow
• Travailler avec BigQuery, Snowflake, Databricks, Kafka ou des outils MLOps
• Porter une attention à Data Quality, gouvernance, observabilité, orchestration et optimisation des coûts
• Construire des plateformes de données fiables, performantes et évolutives
• Contribuer à l’industrialisation des usages IA et Data
• Transformer des datasets complexes en produits data exploitables
• Expérimenter des usages d’IA appliquée à la Data
• Comprendre ce qui se passe sous le capot, sans se limiter au lancement de jobs

Avantages

• Des échanges réguliers avec l’Engineering Manager
• Des formations et certifications Google Cloud, Kubernetes et Cloud Native
• Un accès privilégié aux retours d’expérience issus de partenariats Google Cloud et Anthropic
• Une communauté Data, IA et Cloud particulièrement active
• Des talks, meetups, labs et formations internes tout au long de l’année
• L’accès à RAISE, la plateforme GenAI interne multi-LLM
• Une culture du partage, de l’architecture et du craft
• Une revalorisation de salaire chaque année

Localisation et modalités

• Localisation: Niort
• Télétravail: 2 à 3 jours par semaine selon les contextes clients
• Mode de fonctionnement hybride pour la majorité des clients
• 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