Data Engineer Databricks H/F AquisIT

Notre client développe une nouvelle génération d'assistants virtuels basés sur l'IA, destinés à accompagner les professionnels dans leurs activités quotidiennes.

Ces assistants ne sont pas de simples chatbots. Ce sont des systèmes IA orientés action, capables de :

- Comprendre le contexte métier spécifique de chaque client
- Répondre à des questions de manière fiable et contextualisée
- Exécuter des actions réelles telles que le paiement de factures, la planification de rendez-vous ou l'interaction avec des outils internes

La plateforme combine :

- Des LLM pour l'interaction en langage naturel (texte et voix)
- Des graphes de connaissance pour représenter les données métier nombreuses et hétérogènes de façon structurée et exploitable
- Des systèmes de données robustes garantissant exactitude, fraîcheur, sécurité et traçabilité

Environnement de travail :

- Solution SaaS avec multiples applications
- Stack technique : Databricks, Azure, Python, SQL, Spark
- Collaboration étroite avec les ingénieurs IA, Data Scientists, Data Analysts et équipes produit
- Équipe incluant un docteur en immunologie
- Forte autonomie et responsabilité technique

MISSIONS PRINCIPALES

Au quotidien, vous serez en charge de :

- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données de bout en bout (batch et quasi temps réel)
- Développer des workflows data avec Databricks et devenir référent sur cette technologie
- Modéliser des domaines métier sous forme de graphes de connaissance (entités, relations, permissions)
- Synchroniser les systèmes sources et les graphes (CDC, événements, jobs planifiés)
- Exposer les données et la connaissance via des services FastAPI
- Supporter des architectures IA hybrides (graphes de connaissance + recherche vectorielle + LLM)
- Garantir la qualité des données, l'observabilité, la sécurité et l'isolation multi-tenant
- Développer une assistante virtuelle avec IA pour les clients (au-delà d'un simple chatbot)
- Permettre aux clients d'obtenir des réponses instantanées et automatisées (ex: retrouver des factures, documents spécifiques)
- Gérer le cycle complet des données : extraction, traitement, réalimentation

Responsabilité :

Prendre en charge un système de bout en bout (design déploiement monitoring) avec une forte autonomie. Accent mis sur des systèmes robustes en production plutôt que des prototypes.