Développeur Python Data Eng (H/F) - Freelance

Taux journalier (TJM): 450

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un "Développeur Python Data Eng" pour un client dans le secteur Bancaire

Description

🏢 Le Contexte : L'IA et la Data au service de l'Audit Stratégique

Rattachée au plus haut niveau d’un grand groupe bancaire, l’Inspection Générale joue un rôle crucial dans la gouvernance et la gestion des risques indépendante. Elle évalue l'efficacité des processus opérationnels, veille au respect des réglementations et s'assure de la conformité des pratiques avec les normes applicables.

Pour faire face aux nouveaux enjeux du secteur bancaire, l’Inspection Générale accélère le développement de ses pratiques via son pôle Data & IA. L’équipe adopte un système de rotation par vagues de missions couvrant quatre piliers : le développement tactique, une "hotline data" réactive, l'industrialisation des solutions à succès et l’accompagnement direct des inspecteurs lors de leurs missions sur site en France.

Nous recherchons un(e) Full-Stack Data & AI Engineer doté(e) d'une forte culture DevOps pour porter ces projets de bout en bout, de l'idéation jusqu'à l'infrastructure Cloud.

🎯 Vos Missions : Prototypage IA, Industrialisation et Modernisation DevOps

1. R&D, Prototypage & Projets Data/IA (De bout en bout)

Concevoir et développer des applications d’analyse de données et d’IA robustes pour répondre aux besoins métiers des inspecteurs (ex. requêtage en langage naturel, détection d’anomalies, séries temporelles).

Intégrer et implémenter des solutions avancées à base de grands modèles de langage (LLM, RAG, approche agentique).

Contribuer à la réalisation des dossiers de cadrage fonctionnel et d’architecture technique des projets (IA, PowerBI, Dataiku).

2. Industrialisation, Frameworks & Gitflow

Transformer les analyses et prototypes à succès en composants logiciels réutilisables (librairies, packages, templates, pipelines d'intégration).

Assurer la "hotline data" : traiter les requêtes, questions et extractions rapides au fil de l'eau, en sécurisant la traçabilité et la priorisation (Jira/Confluence).

Garantir la qualité globale du code, le respect du Gitflow et mettre en place des indicateurs de performance dans un système de dashboarding.

3. Déploiement Cloud & Pratiques DevSecOps

Cadrer, administrer et préparer les environnements de développement et de production sur le Cloud (GCP et infrastructure Cloud privée myCloud).

Accompagner la migration des applications et des chaînes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) vers l'Usine Logicielle du Groupe.

Automatiser l'intégralité du cycle de release : du build automatisé aux tests unitaires/fonctionnels, jusqu'au paramétrage des analyses de qualité et de sécurité du code.