Pour un acteur du secteur du Retail basé dans le Nord de la France : Dans un contexte d’accélération des technologies autour de l’AI et du GenAI, de transformation digitale et d’organisation d’entreprise plateforme, nous déployons des solutions et produits en lien direct avec l’ensemble de nos BUs et des communautés Digitales. En tant que Data Engineer avec un rôle de Discovery Lead, tu es un profil moteur sur l'ensemble du cycle : de l'analyse des nouvelles tendances à la mise en production de MVP (Minimum Viable Product). 1. Pilotage du Discovery : ○ Tu prends en charge des sujets complexes et émergents liés à la donnée (SEO, expérience client, APIs). ○ Tu es capable d'initier le développement sans nécessiter un cahier des charges exhaustif et d'agir sur la base d'objectifs métier. ○ Tu as déjà eu des approches de type Discovery, où tu as participé et organisé l'analyse et à la spécification de solutions naissantes. 2. Veille, Analyse & Architecture : ○ Tu réalises une veille technique et forcément en lien avec le métier dans les domaines du Commerce en ligne, du SEO/GEO, et des évolutions du Generative AI pour anticiper les nouveaux besoins. ○ En lien direct avec nos Tech leads et nos software architects, tu utilises ton excellent niveau d'analyse pour définir et documenter le plan technique et l'architecture à mettre en place pour chaque explorations (y compris les pipelines de données, où les différentes approches de prompt engineering). 3. Développement de MVP (Minimum Viable Product) : ○ Ta mission est de développer rapidement des prototypes fonctionnels pour tester et valider la valeur business. ○ Cela implique de réaliser aussi bien le développement Back-end (API Java) que le développement Front-end rapide pour matérialiser le produit ou l'outil d'expérimentation. ○ Tu as la capacité de limiter le périmètre fonctionnel du MVP à l'essentiel (ne pas traiter 100% des cas) afin de maximiser la vitesse de mise en marché / expérimentation. 4. Mesure & Communication : ○ Tu définis les KPIs (Key Performance Indicators) à atteindre pour chaque MVP. ○ Tu assures aussi la spécification et la communication claire et concise des résultats des expérimentations auprès des équipes métier et techniques Périmètre des Sujets : ● Phase 1 - SEO Technique & Gen AI : Construction de solutions pour enrichir, formater et rendre nos données "AI-friendly" afin d'optimiser son indexation et sa compréhension par les moteurs de recherche et les Generative Engines. ● Phase 2 - Expérience Client & Plateforme : Ton périmètre s'étendra à des sujets stratégiques : Site Web (Navigation, Personnalisation), Espace Client, Pages Magasins, et développement d'APIs Backend transverses (Web/Mobile/App). Profil candidat: Expertise Data & IA (Crucial) ● Tu possèdes une bonne connaissance des fondamentaux du Data Engineering (pipeline, transformation, stockage de données structurées/non structurées). ● Tu as déjà eu des expériences d'usage des LLM (Large Language Models) et de Vertex AI dans des projets concrets. ● Tu maîtrises ou tu as déjà utilisé des frameworks et/ou orchestrateurs qui exploitent les LLM (comme LangChain ou AutoGen). ● Tu as déjà mis en place une approche multi-agents avec des API tiers et sources de données diverses (par exemple en utilisant le protocole MCP (Model Context Protocol) ● Tu as déjà pu adresser différentes stratégies de Prompt Engineering (comme par exemple le ReAct ou les Chains of Thought) et de spécification de modèle d’AI (models finetuning ou RAG). Expertise Full Stack (Dominance Back) ● Back-End (Fondamental) : Tu possèdes de très solides bases et une expérience significative en Java (Spring, Spring Boot, Nest ou équivalent) pour la conception et le développement d'APIs robustes et performantes. ● Front-End : Tu as des expériences sur des frameworks modernes (Svelte, Vue3, React ou équivalent) pour prototyper rapidement. ● Architecture & Pratiques : ○ Maîtrise du design et de l'implémentation d'API REST. ○ Design d’API ○ Expérience avec GCP et les environnements de déploiement conteneurisés. ○ Maitrise des pratiques de gestion du code (GitHub / Pull Request). ○ Tu as déjà travaillé sur des contextes similaires en méthodologies agiles avec un contexte de développement / déploiement en production
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