Royaume-Uni
Marks & Spencer
Capgemini
Ingénieur de données IA
Royaume-Uni
Birmingham, England, United Kingdom · Bristol, England, United Kingdom · London, England, United Kingdom · Manchester, England, United Kingdom · Newcastle upon Tyne, England, United Kingdom
PythonSQLAWSGCPGo
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AVEC QUI VOUS TRAVAILLEREZ
En tant qu'ingénieur de données chez Capgemini, vous concevrez, construirez et exploiterez des pipelines de données et des produits de données fiables et évolutifs : les fondations de confiance qui alimentent l'analytique, l'IA, l'IA générative et, de plus en plus, les systèmes agents. Vous travaillerez concrètement avec des outils d'ingénierie de données modernes et des services cloud pour ingérer, transformer et servir les données, et vous préparerez et gouvernerez les jeux de données dont dépendent les modèles et agents d'IA pour se comporter de manière sûre et correcte. Vous utiliserez également l'ingénierie assistée par l'IA pour accélérer vos propres livraisons, tout en conservant une responsabilité humaine claire sur chaque résultat.
Vous intégrerez l'équipe Data Platforms au sein de la pratique mondiale Insights and Data, qui a connu une croissance forte et soutenue dans un large éventail de secteurs. Data Platforms accueille des ingénieurs de données, des ingénieurs de plateforme, des architectes de solutions et des analystes commerciaux qui pilotent la transformation numérique et de données de nos clients sur des plateformes cloud modernes. Nous sommes spécialisés dans les derniers frameworks, architectures de référence et technologies sur AWS, Azure et GCP, ainsi que sur des plateformes de données telles que Databricks et Snowflake.
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
VEUILLEZ NOTER
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
Travail hybride : Les lieux depuis lesquels vous travaillez au quotidien varieront en fonction de votre rôle, de vos besoins et de ceux de l'entreprise ; il s'agira d'un mélange de bureaux de l'entreprise, de sites clients et de votre domicile ; étant entendu que vous ne pourrez pas travailler à domicile 100% du temps.
Si cette offre vous est faite avec succès, vous passerez par une série de vérifications préalables à l'embauche, incluant l'identité, la nationalité (unique ou double) ou le statut d'immigration, l'historique d'emploi remontant sur 3 années continues, et une vérification du casier judiciaire (connu sous le nom de Disclosure and Barring Service).
CE QUE VOUS APPORTEREZ ET L'EXPÉRIENCE REQUISE
Habilitation de sécurité : Pour être nommé avec succès à ce poste, vous devez être éligible à l'obtention d'une habilitation de sécurité (SC) ou d'une habilitation DV (Developed Vetting).
Pour obtenir l'habilitation SC, le candidat retenu doit avoir résidé de manière continue au Royaume-Uni au cours des 5 dernières années, en plus de remplir d'autres critères et exigences.
Tout au long du processus de recrutement, des questions vous seront posées concernant votre éligibilité à l'habilitation de sécurité, telles que, mais sans s'y limiter, votre pays de résidence et votre nationalité.
Certains postes sont réservés aux ressortissants britanniques pour des raisons de sécurité ; par conséquent, il pourra vous être demandé des informations sur votre citoyenneté lors du processus de candidature.
Vous apporterez une expérience solide et pratique de la livraison d'ingénierie de données en production, ainsi qu'un intérêt réel pour la façon dont l'IA et les systèmes agents modifient ce qu'est une bonne ingénierie de données. Vous n'avez pas besoin d'avoir déjà réalisé tout le travail spécifique à l'IA ci-dessous, mais vous devez être désireux de le faire et capable de démontrer les fondamentaux de l'ingénierie qui le rendent possible.
Essentiel
- Expérience pratique de la livraison de pipelines de données et de plateformes de données dans des environnements de production.
- Solide maîtrise de Python et SQL, avec de bonnes pratiques d'ingénierie logicielle (Git, revue de code, tests unitaires, CI/CD) et la capacité de résoudre les problèmes de production.
- Expérience du traitement de données distribuées et des modèles modernes de lakehouse/warehouse, avec de bons instincts en matière de modélisation de données et de performance.
- Expérience des services de données cloud (stockage, calcul et orchestration) sur au moins un cloud majeur.
- Utilisation pratique d'assistants de codage IA dans un flux de travail d'ingénierie réel, avec une compréhension de la confidentialité des données et d'une utilisation sécurisée et responsable.
- Un état d'esprit d'apprentissage continu et une communication claire avec des collègues techniques et non techniques.
LE CŒUR DE VOTRE RÔLE
Vous construirez et exploiterez les produits de données dont dépend l'IA moderne. Cela implique une ingénierie de données classique de haute qualité (pipelines par lots et en streaming, modèles de lakehouse et de warehouse, jeux de données bien gouvernés et auditables), ainsi que la discipline plus récente de l'ingénierie des données pour l'IA et les agents : pipelines de récupération, embeddings et magasins vectoriels, préparation des caractéristiques et du contexte, et l'observabilité nécessaire lorsque les systèmes consommant vos données sont non déterministes et ne peuvent pas simplement être testés par des tests unitaires.
Vous construirez et exploiterez les produits de données dont dépend l'IA moderne. Cela implique une ingénierie de données classique de haute qualité (pipelines par lots et en streaming, modèles de lakehouse et de warehouse, jeux de données bien gouvernés et auditables), ainsi que la discipline plus récente de l'ingénierie des données pour l'IA et les agents : pipelines de récupération, embeddings et magasins vectoriels, préparation des caractéristiques et du contexte, et l'observabilité nécessaire lorsque les systèmes consommant vos données sont non déterministes et ne peuvent pas simplement être testés par des tests unitaires.
Ce que vous ferez
- Vous travaillerez dans le respect des limites de sécurité et de conformité convenues, ce qui est essentiel dans les environnements réglementés et du secteur public dans lesquels nous opérons.
- Construire et maintenir des pipelines de données et des produits de données. Utiliser l'ETL/ELT approprié et le traitement distribué pour ingérer, transformer et organiser des données de confiance dans le stockage cloud et les plateformes analytiques.
- Concevoir des données pour des cas d'utilisation de l'IA et des agents. Préparer des jeux de données et des caractéristiques organisés et gouvernés pour l'analytique et le ML ; construire des pipelines de récupération et d'embedding (magasins vectoriels, découpage, métadonnées) qui servent les flux de travail RAG et agents ; et aider à exposer les données aux systèmes d'IA via des modèles tels que APIs et le Model Context Protocol (MCP).
- Appliquer la modélisation, la qualité et la gouvernance des données. Développer des modèles évolutifs, appliquer des contrôles de validation et de qualité, et maintenir la traçabilité et la documentation afin que les produits de données soient fiables et auditables. Cela est d'autant plus important lorsqu'un agent d'IA, et pas seulement un humain, agit sur ces données.
- Intégrer l'observabilité pour les systèmes non déterministes. Mettre en œuvre la journalisation, les alertes et les SLA pour les pipelines de production, et contribuer à l'évaluation et à la surveillance des données et des sorties destinées à l'IA (par exemple, dérive, qualité de récupération, détection d'anomalies) avec une revue humaine claire.
- Utiliser l'ingénierie assistée par l'IA de manière responsable. Accélérer le développement, les tests et la documentation avec des assistants de codage, en appliquant une bonne hygiène de prompt, en protégeant les données confidentielles et en assumant la responsabilité des résultats.
- Collaborer entre les équipes. Travailler avec des analystes commerciaux, des ingénieurs de plateforme, des data scientists et DevOps pour fournir des solutions sécurisées et bien testées dans un environnement agile, en communiquant clairement vos décisions de conception.
- Continuer à viser l'excellence. Utiliser le contrôle de version, la revue de code, les tests automatisés et CI/CD ; partager les connaissances, contribuer aux accélérateurs et aux normes, et rester à jour avec les pratiques modernes d'ingénierie des données et de l'IA.
Souhaitable
- Exposition aux briques de construction de l'IA générative/agents : RAG, embeddings et recherche vectorielle, orchestration LLM (par exemple, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel), ou évaluation/observabilité LLM (par exemple, LangSmith, Ragas).
- Expérience du streaming et de l'événementiel (par exemple, Kafka, Spark Structured Streaming).
- Certifications pertinentes en cloud et/ou en ingénierie de données.
Parcours spécialisés (nous aimerions une expertise approfondie dans l'un de ces domaines ; vous n'avez pas besoin de tous les maîtriser)
- Azure / Databricks Azure Data Lake Storage, Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Azure Data Factory, MLflow ; et, pour la pointe de l'IA, Databricks Mosaic AI, Vector Search et Unity Catalog, ou Azure OpenAI, Azure AI Foundry et Azure AI Search.
- AWS : Glue, Lambda, Step Functions, Kinesis, EMR, Athena, Redshift, lacs de données S3 ; et, pour la pointe de l'IA, Amazon Bedrock, Knowledge Bases for Bedrock
Ce que nous vous offrirons
Vous serez encouragé à maintenir un équilibre positif entre vie professionnelle et vie privée. Notre mode de travail hybride signifie que nous intégrons le travail hybride dans tout ce que nous faisons et faisons des modalités de travail flexibles une réalité quotidienne pour nos collaborateurs. Tous les employés basés au Royaume-Uni sont éligibles pour demander des modalités de travail flexibles.
Vous serez habilité à explorer, innover et progresser. Vous bénéficierez de l'état d'esprit « apprendre pour la vie » de Capgemini, ce qui signifie que vous aurez d'innombrables opportunités de formation et de développement, des think tanks aux hackathons, et un accès à 250,000 cours avec de nombreuses certifications externes de AWS, Microsoft, Harvard Manage Mentor, des qualifications en cybersécurité et bien plus encore.
Pourquoi nous sommes différents
Chez Capgemini, nous aidons les organisations du monde entier à devenir plus agiles, plus compétitives et plus performantes. Des solutions techniques intelligentes, sur mesure et souvent révolutionnaires à des problèmes complexes sont la norme. Mais il en va de même pour une culture qui est aussi collaborative qu'avant-gardiste. En travaillant en étroite collaboration les uns avec les autres, et avec nos clients, nous pénétrons au cœur des entreprises et de leurs objectifs. Vous ferez de même.
Capgemini est fier de représenter près de 130 nationalités et sa diversité culturelle. Notre définition holistique de la diversité s'étend au-delà du genre, de l'identité de genre, de l'orientation sexuelle, du handicap, de l'ethnicité, de la race, de l'âge et de la religion.
Capgemini considère la diversité comme tout ce qui fait de nous ce que nous sommes en tant qu'organisation, y compris notre milieu social, nos expériences de vie et de travail, nos styles de communication et même notre personnalité. Ces dimensions contribuent au type de diversité que nous valorisons le plus : la diversité de pensée.
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