Ingénieur Data & IA / Data & IA Engineer (H/F)

Description :

VOTRE RÔLE

Le système d'information du groupe s'appuie sur plusieurs ERP, un CRM Salesforce, des flux EDI et un entrepôt de données Snowflake modélisé en Data Vault.

La plateforme data du groupe a été construite avec l'appui d'un intégrateur externe. Nextpool internalise aujourd'hui cette compétence et formalise un pôle Data & IA. Le poste est créé pour porter au quotidien l'exploitation et l'évolution de la plateforme, reprendre les développements historiques et fiabiliser l'alimentation des usages métier.

Le pôle porte deux volets indissociables. Le premier est la donnée : entrepôt, flux, qualité, restitution. Le second est l'intelligence artificielle appliquée, avec plusieurs cas d'usage : assistant conversationnel de configuration et de chiffrage produit, classification automatique de commandes, exploitation de bases de connaissances internes, automatisation de processus métier. Ce second volet s'appuie directement sur la qualité du socle de données et constitue une part croissante de l'activité du pôle.

Le ou la titulaire du poste est le premier profil data à temps plein du groupe. Il ou elle travaille en binôme avec le RSI, qui assure l'architecture et la feuille de route du pôle.

Ici, les circuits de décision sont courts, les utilisateurs sont proches, et ce que vous livrez sert très vite sur le terrain, en usine comme dans les équipes commerciales.

2. MISSIONS PRINCIPALES

2.1 INDUSTRIALISER ET FIABILISER LES FLUX DE DONNÉES

• Développer et maintenir les flux d'alimentation sous Talend depuis les ERP du groupe (Divalto, Cegid PMI, Cegid Primavera), Salesforce et les flux EDI.
• Reprendre et refondre les traitements ETL historiques développés en PowerShell.
• Mettre en place et tenir le monitoring, l'alerting et la reprise sur incident des flux.
• Documenter les flux, leurs dépendances et leurs règles de gestion.

2.2 FAIRE ÉVOLUER L'ENTREPÔT DE DONNÉES SNOWFLAKE

• Développer et maintenir les modèles de transformation sous dbt (versionnés sous Git).
• Faire évoluer la modélisation Data Vault et les couches de restitution associées.
• Mettre en place les tests de données et la documentation générée.
• Suivre les performances et la consommation de la plateforme.

2.3 ALIMENTER ET FIABILISER LE SOCLE DÉCISIONNEL

• Construire et maintenir les jeux de données exposés à Power BI.
• Fiabiliser les rapports de direction et rationaliser l'existant.
• Accompagner les utilisateurs métier dans la compréhension et l'usage des données.

2.4 QUALITÉ ET GOUVERNANCE DE LA DONNÉE

• Formaliser le dictionnaire de données et les règles de gestion du groupe.
• Mettre en place les contrôles de cohérence et les indicateurs de qualité.
• Contribuer à la gestion des référentiels partagés entre entités.

2.5 CONTRIBUER AUX PRODUITS IA ET AUX AUTOMATISATIONS DU GROUPE

• Exposer et structurer les données nécessaires aux applications d'IA : référentiels produits, tarifaires, historiques de commandes, bases de connaissances internes.
• Développer et maintenir les automatisations de processus .
• Contribuer aux développements : assistants conversationnels, classification et enrichissement automatiques de données, extraction documentaire.
• Mettre en place les mécanismes d'accès aux données pour les agents et assistants internes.
• Participer à l'évaluation et à la recette des cas d'usage.
• Assurer une veille technique sur l'écosystème data et IA et proposer des évolutions.

3. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE

• ENTREPÔT ET TRANSFORMATION : Snowflake (modélisation Data Vault), dbt, SQL.
• INTÉGRATION : Talend, PowerShell (existant à refondre), flux EDI, API.
• RESTITUTION : Power BI.
• SOURCES : Divalto, Cegid PMI, Cegid Primavera, Salesforce, SQL Server, MariaDB / MySQL.
• OUTILLAGE : Git.

Profil recherché :

FORMATION ET EXPÉRIENCE

• Formation supérieure en informatique ou en data (Bac+3 à Bac+5).
• 3 à 5 ans d'expérience sur un poste équivalent, en entreprise ou en société de services.

COMPÉTENCES TECHNIQUES ATTENDUES

• IMPÉRATIF : SQL avancé ; pratique d'un entrepôt de données cloud ; compréhension des modèles de données décisionnels (étoile, Data Vault) ; pratique de Git et des bonnes pratiques de développement.
• SOUHAITÉ : Snowflake, dbt, Talend ou un autre outil ETL / ELT, Python, Power BI, intégration continue.
• APPRÉCIÉ : contexte industriel ou multi-sociétés, connaissance des flux ERP et EDI, pratique des API de modèles de langage.
• APPÉTENCE IA : intérêt réel pour l'IA appliquée et envie d'expérimenter. Aucune expertise préalable n'est exigée sur ce volet : la curiosité et la rigueur d'évaluation priment sur les technologies déjà pratiquées.

SAVOIR-ÊTRE

• Autonomie et capacité à organiser son travail sans encadrement rapproché au quotidien.
• Esprit critique et curieux : savoir challenger l'architecture existante et argumenter ses propositions.
• Rigueur dans la documentation et la traçabilité des développements.
• Aisance relationnelle avec d...