Les missions du poste

Imaginer la ville du futur, construire et gérer des lieux de vie agréables, mixant logements, bureaux, cliniques, commerces, crèches, espaces verts pour une ville où il fait bon vivre : c'est toujours la vocation d'Icade.Acteur immobilier confronté aux défis climatiques, écologiques et sociétaux d'aujourd'hui, la mission d'Icade est de penser la ville de demain et de ré-enchanter les lieux du futur.Plaçant la RSE et l'innovation au coeur de sa stratégie, Icade est au plus près des acteurs et des utilisateurs qui font la ville : collectivités et habitants, entreprises et salariés, institutions et associations.Nos collaborateurs sont engagés pour l'immobilier de demain. Rejoindre Icade, c'est faire le choix d'une entreprise innovante, humaine, ambitieuse, audacieuse et responsable.
Rattaché(e) au Lead Data/AI Engineering, au sein de la Direction de l'Informatique et des Solutions Digitales (DISN) d'Icade, vous intégrez une équipe data récemment constituée pour contribuer directement à la fiabilité, la performance et l'industrialisation de la plateforme data de l'entreprise. Vous êtes un(e) ingénieur(e) data confirmé(e), capable de prendre en main un sujet de bout en bout - de la collecte de la donnée brute jusqu'à sa mise en production pour des cas d'usage de différentes natures (Data Analytics / IA Enablement / Data Science / Smart Data) - sans avoir besoin d'être guidé(e) à chaque étape. Vous savez lire une architecture existante, vous y intégrer rapidement et produire un travail solide et structuré. Votre rôle est avant tout opérationnel : concevoir, construire et maintenir des pipelines de données fiables en production. Par votre rigueur et votre manière de travailler, vous participez naturellement à élever le niveau de l'équipe. À moyen terme, vous aurez l'opportunité de monter en compétences sur les sujets d'IA engineering, au rythme de l'industrialisation des cas d'usage en cours. Ce poste est une création, dans le cadre du plan de transformation numérique et digitale d'Icade qui place la donnée et l'IA au coeur de sa performance.

Le profil recherché

1. Concevoir et développer des solutions data Développer, tester et maintenir des pipelines de données de bout en bout (ingestion transformation exposition) sur notre stack Azure / Snowflake / Airflow / DBT / Fivetran. Concevoir et développer des solutions data réutilisables et maintenables : modules Python, APIs de données ou moteurs spécialisés. Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD pour les traitements data : tests automatisés, intégration continue et déploiement contrôlé en production. Documenter les architectures, modèles de données et pipelines de manière claire et maintenue. 2. Modéliser et structurer la donnée Concevoir des modèles de données clairs, réutilisables et alignés avec les besoins métiers. Garantir la cohérence, la qualité et la fiabilité des données exposées, de l'ingestion jusqu'à la consommation. 3. Assurer la fiabilité en production Superviser les traitements en production : alerting, gestion des incidents, suivi des SLAs. Identifier les dettes techniques et proposer des plans de remédiation concrets. Prendre en compte les évolutions nécessaires 4. Grandir vers l'IA engineering Contribuer progressivement à l'industrialisation des cas d'usage IA : pipelines RAG, workflows agentiques, OCR... Maintenir une veille active sur les évolutions de la data et de l'IA pour identifier des opportunités d'amélioration. 5. Collaboration Transverse En lien avec l'équipe Data / AI Lab : participation aux phases d'exploration et d'analyse de données, contribution active aux POCs (proof of concept) et accompagnement de leur passage en production dans des conditions robustes et maintenables. En lien avec l'équipe Data Gouvernance : mise en oeuvre des bonnes pratiques de documentation des données, contribution au suivi de la qualité des données et respect des exigences de sécurité et de conformité.

Compétences requises

  • Python
  • API
  • Intelligence artificielle
  • Intégration continue
  • Création d'une base documentaire
  • Analyse de données
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