AI Analytics Engineer

Dans le cadre d’un Programme IA regroupant plusieurs projets et activités de Run, l’organisation met en place une véritable tour de contrôle du programme afin de fiabiliser, automatiser et industrialiser la production des données de pilotage.

Cette tour de contrôle repose sur trois fonctions complémentaires : la Direction de Programme, le PMO et l’AI Analytics Engineer, en charge de construire et maintenir la chaîne de données alimentant le socle de pilotage.

L’AI Analytics Engineer intervient sur un rôle opérationnel et technique. Il/elle construit, teste et met en service la chaîne de données à partir de laquelle sont produits les indicateurs, tableaux de bord et supports de pilotage du programme.

L’objectif est de remplacer les consolidations manuelles actuelles par une chaîne fiable, traçable, versionnée, reproductible et entièrement documentée.

• Concevoir et maintenir le modèle de données du socle de pilotage, permettant de centraliser et structurer les informations relatives aux projets, activités de Run, jalons, gates, budgets, ressources et dépendances.

• Construire une couche de données unique, documentée et adaptée aux besoins de gouvernance et de pilotage de programme.

• Mettre en place les chaînes d’ingestion et de rapprochement de données provenant de sources hétérogènes.

• Développer des traitements permettant de rapprocher les données issues des différents outils de gestion de portefeuille, du contrôle de gestion, du staffing et des outils utilisés par les équipes projet.

• Construire des chaînes versionnées, rejouables et industrialisées, permettant de reproduire les traitements de manière fiable.

• Mettre en place des mécanismes de qualité et de contrôle des données : tests automatisés, contrôles de cohérence, alertes et détection des écarts.

• Garantir la traçabilité des données, avec la capacité de remonter d’un indicateur ou d’un chiffre publié jusqu’à sa source.

• Assurer le rapprochement régulier entre la roadmap du programme et les données provenant des différents systèmes, en conservant une trace documentée et datée des écarts constatés.

• Développer les chaînes permettant de générer automatiquement les tableaux de bord, reportings, dossiers de gouvernance et supports de pilotage à partir du socle de données.

• Mettre en place une chaîne de production permettant de régénérer un cycle complet de reporting sans intervention manuelle sur les livrables.

• Concevoir et intégrer des agents et assistants IA pour automatiser certaines étapes de collecte, de rapprochement, de contrôle et de génération de contenus.

• Veiller à la fiabilité, la reproductibilité et la maintenabilité des composants IA intégrés à la chaîne.

• Mettre à disposition les extractions nécessaires au PMO selon des échéances et des formats définis.

• Assurer la documentation complète de la solution : modèle de données, architecture, traitements, règles de fonctionnement et documentation d’exploitation.

• Maintenir un dépôt versionné et produire un code facilement compréhensible et réutilisable par d’autres intervenants.

• Préparer le transfert et la réversibilité de la solution afin qu’un tiers puisse reprendre et exploiter la chaîne à partir de la documentation disponible.

• Accompagner le PMO dans la prise en main des outils et chaînes développés afin que leur exploitation puisse être réalisée de manière autonome.

• Contribuer à la feuille de route d’évolution de la chaîne et à son extension aux nouveaux projets et périmètres du programme.

• Modèle de données du socle de pilotage, documenté.

• Chaînes d’ingestion et de rapprochement des différentes sources, versionnées et rejouables.

• Dispositif de contrôles de qualité et de cohérence des données avec alertes et traçabilité jusqu’aux sources.

• Extractions mises à disposition du PMO dans des formats stables et selon des échéances définies.

• Rapprochements réguliers entre les données du programme et celles des différents systèmes sources, avec écarts documentés et datés.

• Tableaux de bord automatisés et régénérables.

• Chaînes automatisées de génération des dossiers de gouvernance et supports de pilotage.

• Composants agentiques et assistants IA intégrés à la chaîne de production.

• Dépôt de code versionné et documentation technique et d’exploitation.

• Dossier de reprise et de réversibilité validé en cours de mission.

• Feuille de route d’évolution de la solution.

Profil recherché

Nous recherchons un profil AI Analytics Engineer / Data Engineer orienté automatisation et pilotage, capable de construire une chaîne de données complète et industrialisée dans un environnement de programme IA.

Le poste nécessite un profil très opérationnel et technique, avec une capacité à passer de la modélisation des données au développement, aux tests, à l’automatisation et à la mise en production.

• Solide maîtrise de la modélisation de données et du SQL.

• Expérience dans la construction de chaînes d’ingestion et de transformation à partir de sources hétérogènes.

• Maîtrise de Python pour le développement de traitements et l’automatisation.

• Bonne maîtrise de Git et du versionnage de code.

• Expérience dans la mise en place de chaînes rejouables, maintenables et transférables.

• Solide connaissance des problématiques de Data Quality : tests, contrôles de cohérence, alertes et traçabilité.

• Expérience dans la mise en place de mécanismes permettant de remonter d'un indicateur jusqu'à sa source.

• Expérience dans la génération automatisée de tableaux de bord et de documents.

• Expérience dans l'intégration d’agents ou assistants IA dans des chaînes de production.

• Capacité à concevoir des solutions IA fiables, reproductibles et exploitables par des utilisateurs non développeurs.

• Bonne compréhension des problématiques de pilotage de programme et de suivi budgétaire.

• Capacité à manipuler et rapprocher des données liées aux projets, charges, ressources, budgets, jalons et indicateurs de pilotage.

• Compréhension des enjeux de pilotage de programme et de portefeuille de projets.

• Compréhension du suivi budgétaire et des indicateurs de pilotage.

• Capacité à travailler avec des équipes PMO, programme, IT et métiers.

• Capacité à transformer des besoins de pilotage en modèles de données et traitements techniques.

• Sensibilité forte aux problématiques de fiabilité, traçabilité et qualité des données.

• Capacité à documenter les solutions et à assurer leur transfert à d’autres utilisateurs ou équipes.

• Autonomie, rigueur et sens de la qualité.

• Capacité à travailler dans un environnement en croissance et à faire évoluer progressivement les chaînes et outils mis en place.