Ingénieur DATA / IA (H/F)
DOCAPOSTE BPO · Rennes · publiée le 15 octobre 2026 · ouverte depuis 6 jours · CDI · Salaire non communiqué
Technologies citées
PythonDatabricksAWSAzureGCPPyTorchscikit-learnTensorFlowScore de 72 sur 100 — voir comment il est calculé
- Fraîcheur (jours depuis publication)32.6 / 35
- Lien de candidature vérifié vivantnon applicable
- Missions clairement identifiables0 / 20
- Description ni tronquée ni noyée10 / 10
- Type de contrat annoncé10 / 10
- Technologies citées (postes techniques)5 / 5
Le score mesure la qualité de l’annonce, pas celle du poste : une offre fraîche, claire et complète monte. Le salaire n’y entre pas encore, faute d’être publié par les sources actuelles.
Annonce complète
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de collecte, transformation et intégration de données (ETL/ELT) issus de sources internes et externes. - Participer à la conception et à l'industrialisation de modèles de data science et d'IA (machine learning, NLP, etc.) en lien avec les équipes métiers. - Contribuer à la mise en production de modèles (MLOps) : packaging, déploiement, monitoring et amélioration continue. - Garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. - Participer à l'évolution de l'architecture data (data lake, data warehouse, environnements cloud). - Collaborer avec les équipes IT, métiers et gouvernance des données pour assurer la cohérence des solutions développées. - Assurer une veille technologique sur les outils et pratiques Data/IA. Formation Bac+5 (école d'ingénieur, université) avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle ou Informatique. - 0 à 2 ans d'expérience (stages, alternance ou premier poste inclus) en développement data ou IA. - Bonne maîtrise de Python et des librairies data/IA courantes (Pandas, scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow). - Connaissances en SQL et manipulation de bases de données relationnelles et/ou NoSQL. - Notions sur les environnements cloud (Azure, AWS ou GCP) et les outils de traitement de données à grande échelle (Spark, Databricks, etc.) appréciées. - Sensibilité aux enjeux de qualité, gouvernance et sécurité des données. - Curiosité, autonomie, esprit d'analyse et goût du travail en équipe pluridisciplinaire. - Anglais professionnel apprécié (documentation technique, échanges avec des équipes internationales).Toutes les offres Data & IA à RennesToutes les offres à Rennes