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Coface is a global leader in trade credit insurance, risk management, and business information services. Operating across dozens of countries, the company helps businesses of all sizes protect their revenue streams against commercial default and non-payment risks. By providing deep economic insights, credit assessments, and debt recovery solutions, Coface enables organizations to trade safely and expand securely in domestic and international markets.

Chez Coface, nous faisons avancer le commerce chaque jour.

Nos 5 200 experts, représentant plus de 80 nationalités dans 58 pays, sont unis par une mission commune : aider les entreprises à naviguer dans l’incertitude en leur donnant les moyens de prendre les bonnes décisions et de commercer plus intelligemment dans un monde complexe.

Avec près de 80 ans d’expérience internationale, nous proposons aux entreprises une gamme complète de solutions : assurance-crédit, informations d’entreprise, recouvrement de créances, assurance risque unique, cautions, affacturage - le tout porté par un patrimoine de données unique, une technologie de pointe, de l’innovation et une compréhension approfondie de l’économie mondiale.

Rejoindre Coface, c’est intégrer une organisation internationale soudée, où vos idées comptent.

Nous cultivons une culture d’apprentissage, de collaboration et d’inclusion, où vous avez des responsabilités et pouvez constater l’impact de vos actions.

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Rattaché à la Direction de la Stratégie et du Développement, le Data Lab regroupe des compétences de Data Science, d’IA et de Software Engineering pour concevoir, développer et déployer des solutions opérationnelles améliorant les processus, les produits et les services de l’entreprise. L’équipe compte une trentaine de personnes réparties entre Paris, Toronto et Casablanca.

Le Data Lab cherche à mettre en œuvre les meilleures pratiques de développement, principalement en Python mais aussi en React et en Java, et gère des pipelines CI/CD pour déployer des applications et des APIs sur les infrastructures Docker/Kubernetes, sur Apache Airflow et dans le Cloud.

Les projets sont nombreux et variés avec des délais de développement courts et des mises en œuvre concrètes, par exemple :

  • Extraction d’informations à partir d’images et de documents
  • Intégration d’open-data et web-scrapping
  • Construction et exploitation de base de données graphes
  • Moteur de recherche spécialisé dans l’identification des entreprises
  • API de valorisation de données pour de grands clients internationaux

La formation et la veille technologique sur du temps réservé ainsi que le partage des connaissances par des présentations entres membres de l’équipe font partie du mode de fonctionnement du Data Lab.

Les missions :

  • Vous développez des solutions déployées sur nos infrastructures de containers ou dans le cloud, et vous mettez en place le monitoring en production
  • Vous participez aux revues de code des autres membres de l’équipe pour partager les connaissances et assurer la qualité des développements
  • Vous proposez des solutions techniques et participez à la veille technologique
  • Diplôme d’Ingénieur ou équivalent
  • Deux années ou plus d’expérience dans un rôle similaire
  • Développement d’application Python avec des standards de qualité élevés et la mise en œuvre de bonnes pratiques de revues de code et d’intégration continue.
  • Utilisation de bases de données SQL et NoSQL (MongoDB, Neo4j, ElasticSearch, Redis…)
  • Mise en place de dashboards de monitoring (Kibana, Grafana)
  • Autonomie, curiosité, travail en équipe et partage des connaissances
  • Communication en Anglais (projets dans des contextes internationaux)

Compétences appréciées :

  • Mise en œuvre de chaîne CI/CD et déploiement Docker/Kubernetes
  • Conception d’architectures d’application avec haute disponibilité
  • Compétences en librairies orientées data science (e.g. Pandas)
  • Connaissance en administration Linux
  • Déploiement d'application dans le cloud et infrastructure-as-code
  • Programmation front-end (React ou Angular ou Vue.js…)
  • Entretien technique, incluant une revue du parcours professionnel du/de la candidat(e) - durée estimée : 1 heure
  • Évaluation technique en Python et en DevOps, réalisée sans assistance d’un modèle massif de langage (LLM) - durée estimée : 3 heures
  • Entretien avec le service des ressources humaines - durée estimée : 45 minutes
  • Présentation d’une proposition d’embauche
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