En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des solutions data sur Snowflake et développer des cas d'usage IA à forte valeur.
- Entreprise: Groupe industriel énergétique international avec une culture innovante.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Opportunités de carrière exceptionnelles dans un environnement stimulant.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le futur de l'IA dans l'industrie.
- Qualifications: Expertise en data engineering et maîtrise de Snowflake requises.
Le salaire estimé est compris entre 74250 - 90750 € par an.
Je recherche un Lead Data & AI Engineer pour un poste en CDI au sein d'un groupe industriel énergétique international. Rattaché au Responsable de l'équipe IA de la DSI, vous êtes garant d'un socle de données fiable, gouverné et exploitable par l'IA : vous construisez les fondations data (ingestion, modélisation, qualité, gouvernance) sur Snowflake et les transformez en cas d'usage à forte valeur.
Vos missions sont les suivantes :
- Data engineering & plateforme
- Concevoir et faire évoluer la plateforme data sur Snowflake : modélisation, transformations, couches métier exploitables, performance et coûts.
- Développer et opérer les pipelines de données (batch et temps réel) alimentant les usages analytiques et IA.
- Construire le modèle sémantique de référence, exploitable par les usages IA (RAG, agents, analytics).
- Exploiter les capacités IA de Snowflake (Cortex : fonctions LLM, AI SQL, recherche vectorielle) et préparer les données pour le RAG et les agents.
- Qualité & gouvernance
- Mettre en place la qualité et la gouvernance : règles de qualité mesurées, lignage, documentation, catalogue, gestion des accès (RGPD).
- Assurer la traçabilité des pipelines et des modèles de données.
- Diffuser les bonnes pratiques data et contribuer à l'acculturation data / IA.
- Cas d'usage data & valeur
- Développer, en lien étroit avec les métiers, les cas d'usage à valeur : détection de fraude, prévision, scoring, optimisation.
- Industrialiser et suivre les modèles en production (MLOps : déploiement, monitoring, ré-entraînement).
- Mesurer la valeur générée et en assurer le reporting.
- Fonctionnement en socle & rayonnement Groupe
- Fournir au socle et aux IA champions des données fiables et exposées, intégrées au SI (ERP, applications, sources documentaires).
- Diffuser un modèle sémantique et des standards data communs, d'abord au sein de la DSI puis dans tout le Groupe.
Profil candidat :
- Formation et Expérience
- Expert(e) confirmé(e) data & IA – indispensable : expertise réelle et récente de Snowflake, réalisations déjà en production.
- Au moins 5 ans (hors stage) en data engineering ou analytics engineering, avec une démarche de gouvernance / qualité à impact mesuré.
- Diplôme d'une grande école d'ingénieur ou bac+3/5 en informatique, data ou statistiques.
- Compétences Techniques
- Maîtrise de la stack moderne : SQL avancé, Python, dbt, orchestration (Airflow ou équivalent), CI/CD.
- Pratique effective des capacités IA de Snowflake (Cortex : fonctions LLM, AI SQL, recherche vectorielle) et de la préparation de données pour l'IA générative.
- Qualité, gouvernance et sécurité de la donnée ; lignage, tests (Great Expectations, Soda) et principes de MLOps.
- Modélisation sémantique et exposition des données pour les usages IA (RAG, agents).
- Apprécié : utilisation de claude, cas d'usage fraude / scoring / prévision, optimisation des coûts Snowflake.
- Savoir-être
- Rigueur et autonomie, avec un vrai sens du service.
- Aisance avec les métiers et capacité à vulgariser.
- Curiosité, esprit d'équipe et goût de la valeur concrète.
Lead Data & AI Engineer (H/F) - CDI employeur : Mindquest
Rejoindre notre société internationale de support applicatif, c'est intégrer une équipe dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de développement professionnel, un environnement de travail flexible avec du télétravail possible, et un engagement fort envers le bien-être de nos employés. En tant qu'expert en ERP M3, vous aurez l'occasion de travailler sur des projets stimulants tout en bénéficiant d'un soutien continu pour faire évoluer votre carrière.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data & AI Engineer (H/F) - CDI
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Mindquest!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Mindquest.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Mindquest.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Mindquest, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Lead Data & AI Engineer (H/F) - CDI
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Mindquest, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Mindquest s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Mindquest
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
