En un coup d'œil
- Missions: Développez des solutions d'IA pour des données complexes et collaborez avec une équipe passionnée.
- Entreprise: Safran.AI, une filiale innovante de Safran Electronics & Defense.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Opportunités de croissance de carrière dans un environnement stimulant.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez l'industrie avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expérience en data engineering et maîtrise des bases de données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
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 Postgre SQL (extension Post GIS) ainsi que des services AWS (S3, EC2, RDS..).
Nous manipulons des formes hétérogènes de données (rasters, vidéos, fichiers parquet, Geo JSON, …), 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
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer (H/F) in Paris employeur : Safran.AI (ex Preligens)
Safran.AI est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant au cœur de l'industrie technologique. Avec des équipes pluridisciplinaires passionnées, nous favorisons la croissance professionnelle à travers des formations continues et des projets stimulants, tout en garantissant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle grâce à des avantages tels que le télétravail et une mutuelle familiale. Rejoindre Safran.AI, c'est intégrer une entreprise qui valorise l'excellence, l'autonomie et le bien-être de ses collaborateurs.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Safran.AI (ex Preligens)
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer (H/F) in Paris
✨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 Safran.AI (ex Preligens)!
✨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 Safran.AI (ex Preligens).
✨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 Safran.AI (ex Preligens).
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Safran.AI (ex Preligens), 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 Data Engineer (H/F) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Safran.AI (ex Preligens), 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 Safran.AI (ex Preligens) 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 Safran.AI (ex Preligens)
✨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.
