Description du poste
Vous rejoignez l’Ubisoft Data Office – Domain Enabling pour contribuer à des initiatives d’innovation en IA. En tant que Senior Data Engineer, vous êtes responsable de la conception, de la construction et de la maintenance de pipelines et d’architectures de données évolutives permettant aux modèles d’IA et d’apprentissage automatique de fonctionner efficacement. Ce rôle fait le lien entre l’ingénierie des données traditionnelle et les besoins spécifiques à l’IA, en garantissant une livraison de données de haute qualité, rapide et sécurisée pour les applications d’analytique avancée et d’IA.
Vos missions
1. Identifier et qualifier les données pertinentes dans un cadre d’innovation IA en interagissant avec les domaines UDO et l’équipe d’innovation IA
2. Concevoir, développer, maintenir et optimiser des pipelines de données complexes (Données sources structurées ou non structurées).
3. Mettre en place des validations, nettoyages et contrôles rigoureux pour garantir l’intégrité des données.
4. Assurer la conformité aux normes de confidentialité et de sécurité des données.
5. Analyser les données générées par l’IA, ainsi que les metadata pour comprendre les usages et besoins et les adapter en conséquence.
6. Faire preuve d’innovation dans les solutions proposées pour construire des uses cases en croissance avec leur niveau de maturité.
Qualifications
Expérience pertinente
7. Solides capacités d’analyse et de résolution de problèmes en autonomie.
8. Construction de pipelines de données (SQL, Python, PySpark) dans un environnement Cloud (ex. Snowflake, Databricks) avec un code scalable, maintenable et réutilisable.
9. Familiarité avec les frameworks IA/ML et les bases de données vectorielles pour les workflows centrés sur les modèles.
10. Capacité à s’adapter à des environnements dynamiques et à des technologies émergentes.
Compétences & connaissances
11. Excellente maîtrise de SQL, Python et PySpark.
12. Écosystèmes Snowflake et/ou Databricks (cloud data).
13. Airflow ou équivalent pour l’orchestration.
14. DataOps/DevOps : Git, CI/CD, monitoring/observabilité, tests.
15. Qualité de données & documentation rigoureuse.
16. Expérience dans le cadre de projets IA
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