Stage - Data Engineer F/H

JCDecaux poursuit le développement et l'industrialisation de sa plateforme Data afin de fournir des données fiables et exploitables aux équipes marketing, commerciales, opérationnelles et analytiques.

Dans ce contexte, l'équipe Data & Tech développe des pipelines d'ingestion, de transformation et d'exposition des données, en s'appuyant sur des pratiques modernes de Data Engineering et d'automatisation.

En tant que stagiaire Data Engineer, tu participeras à la conception, au développement et à l'amélioration de composants de la plateforme Data.

1. Développement et intégration des données

• Participer au développement de pipelines d'ingestion et de transformation des données.

• Intégrer des données provenant de différentes sources : bases de données, API, fichiers ou services internes.

• Développer des scripts Python et des requêtes SQL de traitement.

• Contribuer à la structuration et à la modélisation des datasets.

• Participer à l'amélioration et à la maintenance des traitements existants.

2. Qualité et fiabilité des données

• Implémenter des contrôles de qualité : complétude, unicité, cohérence et fraîcheur.

• Développer des tests automatisés sur les traitements.

• Participer à l'identification et à la résolution d'anomalies.

• Contribuer à la traçabilité des données et à la documentation des flux.

3. Orchestration et automatisation

• Participer à l'automatisation et à la planification des traitements.

• Découvrir les principes d'orchestration des pipelines et de gestion des dépendances.

• Contribuer à la mise en place de mécanismes simples de suivi des exécutions.

• Participer à l'amélioration des performances et de la fiabilité des traitements.

4. Pratiques d’ingénierie et industrialisation

• Utiliser Git et contribuer aux développements via des merge requests et des revues de code.

• Respecter les conventions de développement, de tests et de documentation de l'équipe.

• Découvrir les principes de CI/CD appliqués aux pipelines Data.

• Participer à la création de composants réutilisables.

• Collaborer avec les Data Scientists, Data Analysts et ingénieurs DevOps/Platform.

Techniques

• Bonne maîtrise des fondamentaux Python.

• Bon niveau en SQL : jointures, agrégations, requêtes complexes et manipulation de données.

• Compréhension des architectures Data Warehouse et Data Lake.

• Connaissance des concepts ETL/ELT et des pipelines Data.

• Première expérience avec Git et les outils de développement.

Compétences appréciées

• Première expérience avec un orchestrateur de pipelines.

• Connaissance d'un environnement Cloud ou d'un Data Warehouse moderne.

• Familiarité avec la modélisation dimensionnelle.

• Sensibilité aux tests automatisés, à la CI/CD et aux pratiques DevOps.

• Intérêt pour les performances et l'optimisation des traitements.

Qualités personnelles

• Rigueur et attention portée à la qualité du code.

• Curiosité technique et esprit de résolution de problèmes.

• Capacité d'analyse et de diagnostic.

• Sens de l'organisation et de la documentation.

• Esprit d'équipe et volonté d'apprendre.

Livrables attendus

Selon le projet confié :

• Un ou plusieurs pipelines d'ingestion ou de transformation fonctionnels.

• Des contrôles de qualité et tests automatisés.

• Un code Python/SQL structuré et versionné.

• Une documentation technique des flux et des datasets.

• Une démonstration du fonctionnement des composants développés.

Encadrement et responsabilités

Le stagiaire contribue à des composants Data sur un périmètre défini et sous supervision technique. Les choix d'architecture, les arbitrages de conception structurants, les habilitations et les déploiements en production restent soumis aux validations de l'équipe, du Tech Lead et des responsables concernés. Ce que ce stage t’apportera

Une expérience pratique des différentes étapes du Data Engineering, de l'ingestion à l'exposition des données, et une découverte des exigences d'une plateforme Data moderne : automatisation, qualité, observabilité, maintenabilité et collaboration entre équipes.