Data Engineer & Ingénieur IA Générative & Business Analyst & Data Analyst
Ingénieur data et IA au sein du groupe international EssilorLuxottica (190 000 collaborateurs), fonction data multi-spécialisée couvrant l'ingénierie data, l'IA générative et la business intelligence pour 3 continents (Europe, US, Asie).
- Déploiement et administration de la plateforme Databricks sur Microsoft Azure, traitement de données multi-sources pour 3 régions avec couverture multi-continentale.
- Conception et déploiement en production d'un chatbot RAG interne (LangChain, embeddings, vector DB) réduisant de 30 % le temps de recherche d'information des équipes.
- Automatisation de pipelines ETL robustes en Python, SQL et PySpark, garantissant la fiabilité des flux de données pour l'aide à la décision.
- Conception des architectures IA complètes (ingestion, nettoyage, chunking, indexation vectorielle) sur les sources documentaires internes.
- Benchmark de plusieurs LLM, optimisation du prompt engineering et de la récupération de contexte en fonction des cas d'usage métier.
- Contribution à la migration BI majeure de Qlik vers SAP BusinessObjects : recueil des besoins métier Europe, rédaction des spécifications fonctionnelles, recettes et coordination technique.
- Encadrement de la conduite du changement (formations utilisateurs, documentation, support post-migration), améliorant l'adoption de la nouvelle plateforme.
- Définition des KPI métiers critiques (stocks, ventes, supply chain) en collaboration avec le management Europe, US et Asie.
- Conception de tableaux de bord décisionnels (Power BI, SAP BusinessObjects) pour le suivi opérationnel du management multilingue et multi-régional.
- Réalisation d'analyses ad hoc complexes pour le projet global d'optimisation des stocks, produisant des recommandations actionnables.
- Mise en place des contrôles qualité et documentation technique, facilitant la maintenance et l'onboarding des nouvelles équipes data.
- Automatisation des reportings récurrents et définition de règles de data quality en amont, réduisant les anomalies dans les livrables.
Environnement technique