Alternant Data Engeneer (H/F)

Alternant Data Engeneer (H/F) 94 - FONTENAY-SOUS-BOIS

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Offre n° 208RYNH
Alternant Data Engeneer (H/F)

94 - FONTENAY-SOUS-BOIS - Localiser avec Mappy

Actualisé le 27 mai 2026

Vos missions : En tant que Data Engineer Débutant F/H, vous participerez activement à : Concevoir et déployer des pipelines de données évolutifs et robustes. Ingestion et transformation de grandes quantités de données provenant de différentes sources. Travailler avec des technologies de pointe telles que Hadoop, Spark, Kafka. Gérer des bases de données relationnelles (SQL) et NoSQL. Contribuer à la mise en place d'architectures Cloud pour le stockage et la gestion des données. Orchestrer les flux de données via des outils comme Apache Airflow. Ce que nous vous offrons : Un encadrement personnalisé par des professionnels expérimentés dans le domaine. La possibilité de travailler sur des projets innovants à fort impact stratégique. Formation continue sur les dernières technologies et outils du Big Data. Un environnement dynamique et collaboratif, stimulant l'innovation. Perspectives de carrière dans un secteur en pleine expansion. Prérequis essentiels : Étudiant(e) en Bac+3/4 en informatique, Data Science, mathématiques appliquées ou ingénierie. Maîtrise des langages Python, Java, et SQL. Connaissance des technologies Big Data telles que Hadoop, Spark, et Kafka. Compétences en gestion de bases de données relationnelles (SQL) et NoSQL. Bonne compréhension des environnements cloud (AWS, Azure, GCP). Compétences appréciées : Expérience avec des outils comme Airflow, Luigi, ou autres outils similaires. Sensibilité aux méthodologies agiles et pratiques DevOps. Compétences en communication et capacité à travailler en équipe. Profil recherché Data Engineering : Concevoir et maintenir des pipelines de données pour analyser les performances des équipements industriels. Mettre en place des outils d'analyse prédictive pour anticiper les pannes et améliorer la maintenance préventive. Traiter et transformer des données massives en informations exploitables. Environnement Industriel : Participer à l'optimisation des processus de production en utilisant des données et des technologies avancées. Collaborer avec les équipes terrain pour identifier des opportunités d'amélioration technique. Contribuer à la maintenance préventive et corrective des équipements pour garantir un fonctionnement optimal. Ce que nous vous offrons : Accompagnement personnalisé : Formation continue, mentorat et intégration au sein d'une équipe bienveillante. Projets variés : Alliant haute technologie et défis industriels concrets. Accès à des outils de pointe : Cloud, Big Data, technologies d'analyse prédictive. Perspectives de carrière : Une expérience valorisante pour un futur rôle en data engineering ou dans l'industrie 4.0. Compétences obligatoires : Connaissances en Python ou Java. Bases solides en SQL et manipulation de bases de données (Oracle, Microsoft SQL Server). Curiosité pour les environnements industriels et techniques. Compétences souhaitées : Expérience ou notions en Hadoop et outils ETL. Familiarité avec les environnements cloud (AWS). Intérêt pour les technologies Big Data et la modélisation de données. Informations pratiques Localisation : Île-de-France (en présentiel). Durée : Contrat de minimum 12 mois. Ecole libre choix du candidat Prêts à vous lancer ? Rejoignez une entreprise qui valorise la diversité des parcours et l'engagement des talents. Ensemble, nous construirons des solutions innovantes et durables pour répondre aux défis de demain.

Type de contrat
CDD - 12 Mois
Contrat apprentissage
Durée du travail
40H/semaine Travail en journée
Salaire
  • Salaire brut : Mensuel de 1100.0 Euros sur 12 mois

Profil souhaité

Expérience

  • Débutant accepté

Compétence

  • Analyser, exploiter, structurer des donnéesCette compétence est indispensable

Informations complémentaires

  • Qualification : Cadre
  • Secteur d'activité : Autres enseignements

Employeur

KAISCHOOL

0 salarié (n'ayant pas d'effectif au 31/12 mais ayant employé des salariés au cours de l'année de référence)

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    Filtres appliqués : Temps plein, Temps partiel, CDI, tout réinitialiser
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