Une carrière chez IBM Consulting s'appuie sur des relations à long terme et une collaboration étroite avec des clients du monde entier. Vous travaillerez avec des visionnaires dans de multiples secteurs pour améliorer le parcours du cloud hybride et de l'IA pour les entreprises les plus innovantes et les plus précieuses au monde. Votre capacité à accélérer l'impact et à apporter des changements significatifs pour vos clients est rendue possible par notre écosystème de partenaires stratégiques et nos plateformes technologiques robustes à travers le portefeuille IBM ; y compris Software et Red Hat. La curiosité et la recherche constante de connaissances sont les fondements de la réussite au sein d'IBM Consulting. Dans votre rôle, vous serez encouragé à remettre en question la norme, à rechercher des idées en dehors de votre rôle et à trouver des solutions créatives qui auront un impact révolutionnaire pour un large réseau de clients. Notre culture de l'évolution et de l'empathie est axée sur l'évolution de carrière à long terme et les opportunités de développement dans un environnement qui prend en compte vos compétences et votre expérience uniques.
Dans ce rôle, vous travaillerez dans l'un de nos IBM Consulting Client Innovation Centers (Delivery Centers), où nous fournissons une expertise technique et industrielle approfondie à un large éventail de clients des secteurs public et privé dans le monde entier. Nos centres de prestation offrent à nos clients des compétences et une expertise technique au niveau local afin de stimuler l'innovation et l'adoption de nouvelles technologies.
Vous souhaitez acquérir une première expérience en business intelligence en tant que data engineer, et approfondir vos compétences pour devenir une référence dans ce domaine.
Nous sommes à la recherche de leaders motivés et talentueux pour rejoindre nos capacités techniques au service de projets innovants et contribuer à une structure inédite.
A ce titre, vous serez un acteur majeur à toutes les étapes de nos différents projets et aurez comme missions de (d’) :
· Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données.
· Intégrer, nettoyer et transformer des données issues de diverses sources.
· Gérer et optimiser les bases de données et data lakes/warehouses.
· Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des données.
· Définir, calculer et suivre les KPI pour mesurer la performance et la qualité des données.
· Collaborer avec data scientists, analystes et équipes métier.
· Mettre en place des outils de monitoring et d’automatisation des flux.
· Documenter les architectures et bonnes pratiques.
Vous disposez d'une expérience en tant que Data engineer. Vous savez démontrer vos compétences et capacités dans les domaines suivants :
· Connaissance des principes et techniques du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA).
· Intérêt marqué pour les applications de l'IA dans la recherche scientifique.
· Excellente compréhension des architectures informatiques et capacité à concevoir des solutions évolutives.
· Connaissance en méthodologies de science des données, notamment le nettoyage, l'exploration et la visualisation des données.
· Connaissance en méthodologie scientifique et expérience de la recherche en science des matériaux, chimie et pharmacie.
· Excellentes capacités de résolution de problèmes et esprit analytique.
· Solides compétences en communication pour expliquer efficacement des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.
· Capacité à travailler de manière autonome et à gérer efficacement son temps dans un environnement en constante évolution.
· Esprit collaboratif avec une expérience avérée dans le travail d'équipe et les projets interfonctionnels.
· Capacité d'adaptation pour apprendre rapidement de nouvelles technologies et méthodologies.
· Normes éthiques rigoureuses, garantissant une utilisation responsable de l'IA et le respect de la confidentialité des données.
· Connaissance avec l'apprentissage par renforcement ou les modèles d'IA générative.
· Connaissance des systèmes de contrôle de version, de préférence Git.
· Connaissance avec les technologies cloud, notamment GCP.
· Connaissance des technologies de conteneurisation (Docker) et des outils d'orchestration (Kubernetes).
· Connaissance des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch.