Data Engineer H/F - 69

Entreprise française des Services du Numérique (ESN), HELPLINE accompagne depuis 1994 les directions informatiques et métiers dans leurs projets de transformation autour des nouveaux usages et outils numériques. La société affiche une croissance régulière (250M€ de chiffre d'affaires en 2024) grâce à 4000 spécialistes qui opèrent en France et à l'international (Allemagne, Belgique, Inde, Italie, Luxembourg, Mexique, Roumanie, Tunisie) avec 18 implantations.

Située au coeur du 7ème, l'agence de Lyon est née en 2019, elle compte aujourd'hui 150 collaborateurs qui oeuvrent soit sur le centre de services, soit chez nos clients en assistance technique. Nous rayonnons sur l'ensemble de la Région Rhône Alpes Auvergne avec des références clients telles que l'EM Lyon, SNCF, SUEZ, Dachser, GL Events....

Chez HELPLINE, nous donnons du sens et de la valeur à votre mission et à vos compétences. Notre réussite est avant tout celle de nos équipes : notre culture d'entreprise repose sur l'intelligence collective, l'innovation et l'esprit entrepreneurial.

Ces informations résonnent en vous ? Rejoignez-nous !Contexte & Enjeux :

Le rôle vise à :

- Étendre le périmètre des documents reconnus (documents clients variés).
- Moderniser l'architecture de traitement documentaire.
- Intégrer, benchmarker et orchestrer des LLM multi-cloud (AWS / GCP / Azure).
- Automatiser et fiabiliser l'extraction de données.
- Monter en compétence et contribuer au développement sur Spring IA / Python.

Il s'agit d'un poste stratégique pour renforcer les capacités Document AI au coeur du SI.

Missions principales :

- Développer et intégrer des pipelines Document AI avec OCR + LLM multi-cloud.
- Benchmarking, évaluation et optimisation des modèles utilisés.
- Développer des microservices Python / Java basés sur Spring Boot & Spring IA.
- Contribuer à la modernisation de l'architecture documentaire.
- Améliorer la fiabilité de l'extraction, classification et structuration documentaire.
- Construire des jeux de données, outils de labeling et KPI de performance.
- Participer à l'automatisation CI/CD et à l'industrialisation des traitements.
- Collaborer étroitement avec les Data / ML Engineers et les équipes Cloud.