Stage Data Engineer H/F

Description

Vos missions : - Construction de pipelines de données (ETL/ELT) : Développer, tester et optimiser les flux d'ingestion et de transformation de données depuis diverses sources vers notre Data Warehouse / Data Lake. - Modélisation et qualité de la donnée : Participer à la structuration des bases de données et mettre en place des tests automatisés pour garantir la fiabilité, la propreté et la conformité des données exploitées. - Orchestration et automatisation : Déployer et planifier les workflows de données à l'aide d'outils d'orchestration pour assurer leur exécution fluide et régulière. - Support aux équipes Analytics & IA : Mettre à disposition des Data Scientists et des Business Analysts des tables de données prêtes à l'emploi, optimisées pour la modélisation et la création de dashboards. Déroulé du stage Votre objectif premier sera de monter en compétence. Pour ce faire, nous pratiquons la méthodologie Learning by doing. Durant ces 6 mois de stage, vous aurez : - 1 jour par semaine dédié à l'auto formation par le passage de certifications sur certaines technologies mentionnées précédemment. - 4 jours par semaine dédiés à la réalisation de tâches pour un projet client ciblé. Afin de cadrer votre montée en compétence, un tuteur assurera votre suivi dans vos missions quotidiennes.

Date de début

06 oct., 2026

Profil

Vos atouts pour nous rejoindre : Nous recherchons un.e étudiant.e en dernière année de cycle ingénieur ou équivalent Bac +5 ayant eu une première expérience ou souhaitant se former sur les technologies suivantes : - Plateforme data : Snowflake, Databricks - Cloud : AWS,GCP, Azure - Orchestrateur : Airflow - Framework de calcul distribué : Spark - Langage : SQL, Python (MLFlow, NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch...), PySpark, Scala, java - Infrastructure As Code : Terraform - CI/CD : GitlabCI, Jenkins - Containers : Docker, Kubernetes - Versioning : Git

Fonction

Informatique - Systèmes d'Information

Formation

Ingénieur/Cadre/Bac +5

Secteur

Informatique