L’opportunité unique de Stage PFE Data Engineer que nous proposons vous place au cœur de l’innovation et de l’ingénierie des données. Notre objectif central est de concevoir, d’améliorer et d’opérer des Architectures Data robustes et évolutives, essentielles à la centralisation, au traitement et à la valorisation des informations volumineuses (Big Data) générées par nos infrastructures de communication (fixe, mobile, fibre, cœur de réseau, etc.). En intégrant notre équipe spécialisée, vous ne ferez pas que manipuler des données ; vous participerez activement à des projets stratégiques centrés sur le traitement de données massives, l’élaboration de Pipelines de Données performants de bout en bout, le développement de visualisations interactives ainsi que l’implémentation de cas d’usage en Machine Learning Réseau. Préparez-vous à évoluer dans un environnement technique riche, extrêmement stimulant et à impact direct sur les performances de notre infrastructure.
Missions et Construction des Architectures Data (Stage PFE Data Engineer)
Votre rôle crucial au sein de l’équipe Data consistera, d’une part, à orchestrer la collecte, l’analyse et la valorisation des flux de données émanant de nos différents environnements. D’autre part, vous contribuerez activement à l’exploitation et à l’optimisation des Pipelines de Données existants, incluant des étapes clés comme l’ingestion, le nettoyage, le monitoring et l’industrialisation des processus, tout en vous familiarisant avec des outils de pointe (tels que Prefect, Kafka ou dbt). Vous serez également amené à développer des modèles prédictifs et des algorithmes de Machine Learning Réseau visant à l’optimisation et à la supervision proactive de notre réseau. La conception de tableaux de bord intuitifs sera une partie essentielle de votre mission pour traduire les résultats complexes en insights exploitables, facilitant ainsi la prise de décision. Enfin, la collaboration transversale avec les autres équipes techniques et l’intégration de ces solutions au sein de nos Architectures Data existantes, complétée par la documentation rigoureuse des projets, feront partie intégrante de votre Stage PFE Data Engineer.
Profil Recherché et Compétences Techniques
Nous recherchons un futur Stage PFE Data Engineer actuellement en dernière année d’école d’ingénieur(e) spécialisée en Data Science, mathématiques appliquées, statistiques ou recherche opérationnelle. Les Hard-skills requises incluent une maîtrise avérée de Python (et, si possible, d’autres langages), une solide compréhension des structures de données et des algorithmes fondamentaux. Une bonne connaissance des bases de données relationnelles et non-relationnelles (SQL), des protocoles de communication et des architectures applicatives standard est indispensable. Il est également attendu une aisance avec les pratiques de développement collaboratif (Git, méthodologie Agile) ainsi que des notions solides en administration système Linux. Côté Soft-skills, l’autonomie, la persévérance, la curiosité technique et un fort esprit d’équipe, ainsi qu’un intérêt marqué pour les enjeux métier liés aux Pipelines de Données et aux technologies émergentes (comme le Machine Learning Réseau), feront la différence.
Vos Avantages et Processus de Recrutement
Ce Stage PFE Data Engineer vous garantit un encadrement de qualité par des profils seniors, une pratique régulière du pair programming, et une immersion complète sur des données réseau à très grande échelle. Vous obtiendrez une vision 360° du cycle de vie de la donnée, de la collecte à la valorisation, au sein de nos Architectures Data sophistiquées. Le processus de recrutement est structuré en quatre étapes rapides : un premier call de 30 minutes avec un recruteur technique, suivi d’une évaluation technique et d’un test pratique à distance (1H), un entretien vidéo avec le Manager (30 min) pour débriefer le test, et finalement, une immersion dans nos locaux (1H30) pour rencontrer l’équipe. N’attendez plus pour postuler et transformer votre Stage PFE Data Engineer en une première expérience professionnelle à fort impact.