En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des graphes de connaissances pour l'IA dans le cycle de développement logiciel.
- Entreprise: Entreprise innovante à la pointe de la technologie avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec d'excellentes opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez-nous pour transformer des données en connaissances exploitables et faire une réelle différence.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et expertise en graphes de connaissances.
Le salaire estimé est compris entre 74250 - 90750 € par an.
Nous recherchons un ou une Lead Data & AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser un socle de connaissances au service d’agents d’intelligence artificielle appliqués au cycle de développement logiciel — Software Development Life Cycle (SDLC). À l’intersection de l’ingénierie des données, des graphes de connaissances et de l’IA, vous transformez des informations hétérogènes en connaissances structurées, contextualisées et exploitables. L’objectif est de permettre aux agents d’IA d’accéder à une information fiable et traçable pour assister les équipes dans leurs activités de conception, de développement, de test et de maintenance.
En tant que référent technique, vous portez les choix d’architecture et contribuez directement à leur mise en œuvre, avec une attention particulière à la qualité des données, à la gouvernance et à l’exploitation en environnement d’entreprise.
- Concevoir et faire évoluer les graphes de connaissances : Vous définissez les modèles de connaissances, les ontologies et les relations nécessaires aux cas d’usage ciblés. Vous organisez l’intégration de sources variées pouvant inclure la documentation technique, les exigences, les référentiels d’architecture, le code, les tests ou les incidents. Vous veillez à la cohérence sémantique, à la traçabilité et à l’évolutivité des connaissances, ainsi qu’à la gestion de leur cycle de vie.
- Développer les mécanismes de recherche et d’accès à la connaissance : Vous concevez des mécanismes de recherche combinant approches vectorielles, sémantiques et exploitation des graphes de connaissances. Vous rendez ces capacités accessibles aux applications et aux agents d’IA à travers des interfaces et des services adaptés. Vous contribuez à évaluer la pertinence des informations restituées, leur contextualisation et la traçabilité de leurs sources.
- Construire et exploiter les pipelines de données : Vous développez les pipelines d’ingestion, de transformation, d’enrichissement et de mise à jour qui alimentent le socle de connaissances. Vous mettez en place les contrôles nécessaires pour suivre la qualité, la complétude et la fraîcheur des données. Vous assurez leur traçabilité de bout en bout — data lineage — et prévoyez les mécanismes de supervision, de reprise et de traitement des anomalies.
- Industrialiser des services de données durables et gouvernés : Vous transformez les composants développés en services fiables, maintenables, documentés et exploitables en production. En collaboration avec les équipes plateforme, vous prenez en compte les exigences d’intégration, de performance, d’observabilité, de sécurité et de contrôle des accès. Vous contribuez à définir les règles de gouvernance et les responsabilités associées aux données et aux connaissances exposées.
- Porter le leadership technique et accompagner les équipes : Vous guidez les choix techniques, explicitez les compromis d’architecture et contribuez à la définition des bonnes pratiques de développement et d’exploitation. Vous travaillez avec les équipes Data, IA, logiciel, architecture et plateforme pour traduire les besoins en solutions concrètes. Vous accompagnez leur montée en compétence et favorisez la réutilisation des composants et des modèles de connaissances.
Vous disposez d’au moins quatre ans d’expérience dans l’ingénierie des données, des connaissances ou de l’IA, avec une expertise solide en Knowledge Graphs, ontologies et structuration des connaissances appliquées à l’intelligence artificielle. Vous maîtrisez les technologies de recherche vectorielle et sémantique ainsi que les approches fondées sur les graphes de connaissances. Vous savez articuler ces différentes capacités en fonction des besoins d’accès à l’information. Vous avez une expérience concrète de la conception et de l’exploitation de pipelines intégrant les enjeux de qualité, de fraîcheur et de traçabilité des données. Vous avez également contribué à la mise en production de services de données durables et gouvernés en environnement d’entreprise. Vous comprenez les environnements plateforme et leurs services, ainsi que les contraintes d’intégration et d’exploitation qui leur sont associées. Vous faites preuve d’autonomie, de rigueur et de capacité à expliquer vos choix techniques. Vous appréciez la collaboration avec des interlocuteurs aux expertises variées et savez concilier expérimentation, pragmatisme et exigences de production. Vous maîtrisez le français et l’anglais, à l’oral comme à l’écrit.
En résumé :
- Profil confirmé à senior (4 ans d'expérience minimum) disposant d'une solide expertise en Knowledge Graph, ontologies et structuration des connaissances appliquées à l'IA.
- Français et anglais courants.
- Maîtrise des technologies de recherche vectorielle, sémantique et graphes de connaissances.
- Expérience de conception et d'exploitation de pipelines de données intégrant qualité, fraîcheur des données et lineage.
- Expérience de mise en place de services de données durables, exploitables et gouvernés en environnement d'entreprise.
- Bonne compréhension des environnements plateforme et de leurs services.
Lead Data & AI Engineer in Paris employeur : Skapa Agency
Notre entreprise est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'humain est au centre de nos préoccupations. Grâce à notre taille humaine, nous favorisons la formation continue et le partage des connaissances entre juniors et seniors, permettant ainsi à chaque employé de grandir professionnellement. Située dans un cadre propice à l'innovation, notre culture d'entreprise valorise la proactivité et l'agilité, tout en garantissant une qualité de service exceptionnelle pour nos clients.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data & AI Engineer 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 Skapa Agency!
✨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 Skapa Agency.
✨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 Skapa Agency.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Skapa Agency, 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 in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Skapa Agency, 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 Skapa Agency 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 Skapa Agency
✨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.