Alternance Data Engineer

Résumé du poste

Paris
Data Engineer

Modèle de travail

Hybride · 3 jours à domicile
il y a 1 semaine
Description du poste

À propos de ChapsVision

En quelques années, ChapsVision s'est imposé comme un acteur européen de référence du Big Data et de l'Intelligence Artificielle.

Notre ambition : permettre aux entreprises et aux organisations publiques d'exploiter leurs données de manière souveraine, sécurisée et intelligente.

Depuis 2019

  • +380 M€ levés auprès de Bpifrance
  • 29+ acquisitions
  • ~1 200 collaborateurs.rices
  • +1 000 clients grands comptes
  • Présence internationale : Canada, États-Unis, Maroc, Belgique, Japon, Allemagne, Espagne...
  • Membre du French Tech Next40

Ce Que Nous Construisons

  • Une suite IA dédiée aux entreprises : CRM, Marketing Automation, Commerce Unifié, Analytics
  • Des solutions souveraines pour les acteurs stratégiques publics : défense, renseignement, cybersécurité

Le tout s'appuie sur ArgonOS, notre plateforme de traitement massif de données, renforcée par les technologies RAG de Sinequa.

Contexte

Vous rejoignez l'équipe Engineering -- Tech & AI Enablers, qui conçoit, développe et exploite les pipelines de traitement de données alimentant les solutions d'intelligence artificielle de ChapsVision.

Au cœur de notre plateforme Data, vous participerez au développement et à la maintenance de pipelines orchestrés avec Apache Airflow, au traitement de données stockées dans le cloud AWS et à l'intégration de modèles d'IA générative (LLM) dans nos chaînes de traitement.

Vous contribuerez également à l'évolution d'une plateforme interne dédiée à l'évaluation et à la visualisation des données, tout en découvrant les bonnes pratiques du Data Engineering dans un environnement innovant mêlant Cloud, Big Data et Intelligence Artificielle.

Missions

  • Maintenir et faire évoluer les pipelines de traitement de données orchestrés avec Apache Airflow.
  • Concevoir et développer de nouveaux DAGs afin d'intégrer de nouvelles sources et de nouveaux traitements de données.
  • Automatiser l'exécution de traitements dans le cloud en optimisant le provisioning des ressources de calcul.
  • Participer à l'intégration de modèles d'IA générative (LLM) pour le nettoyage, le filtrage, la structuration et l'enrichissement des données.
  • Contribuer au développement et à l'amélioration continue d'une plateforme interne d'évaluation et de visualisation des données.
  • Garantir la fiabilité et la qualité des traitements de données.
  • Optimiser les performances des pipelines et des traitements existants.
  • Réduire les temps d'exécution et optimiser les coûts liés aux ressources Cloud.
  • Documenter les pipelines, les traitements et les bonnes pratiques de développement.
  • Participer à la veille technologique autour du Data Engineering, du Cloud et de l'Intelligence Artificielle.

Environnement technique

Langages

  • Python
  • SQL

Data Engineering

  • Apache Airflow
  • DAGs
  • ETL / ELT
  • Traitement de données

Bases de données

  • Bases relationnelles (PostgreSQL, MySQL...)
  • Bases NoSQL

Cloud & Infrastructure

  • Amazon Web Services (AWS)
  • Amazon S3
  • Amazon EC2
  • Docker

Intelligence Artificielle

  • LLM (Large Language Models)
  • Traitement automatique de texte (Text Processing)
  • IA générative

Outils & Méthodes

  • Git
  • Linux
  • Documentation technique
  • Optimisation des performances

Profil recherché

Formation

  • Étudiant(e) en Bac+5 (école d'ingénieurs ou Master) spécialisé en informatique, Data Engineering, Data Science ou équivalent.

Expérience

  • Une première expérience (stage, alternance ou projet académique) en développement logiciel ou en traitement de données est appréciée.

Hard Skills

  • Bonne maîtrise de Python.
  • Solides bases en algorithmique.
  • Première expérience en traitement de données textuelles.
  • Bonne connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL.
  • Compréhension des concepts de pipelines de données et des traitements distribués.
  • Intérêt pour les technologies Cloud et l'Intelligence Artificielle.

Compétences appréciées

  • Connaissances d'Apache Airflow.
  • Première expérience sur AWS (S3, EC2).
  • Maîtrise de Docker.
  • Connaissances des architectures Data modernes.
  • Sensibilité aux problématiques de performance et d'optimisation des coûts Cloud.

Soft Skills

  • Curiosité technique et envie d'apprendre.
  • Autonomie et sens de l'initiative.
  • Esprit d'analyse et capacité de résolution de problèmes.
  • Rigueur et sens de l'organisation.
  • Esprit d'équipe et goût pour le travail collaboratif.
  • Bonnes capacités de communication.
  • Intérêt pour l'innovation et les nouvelles technologies.

Langues

  • Français courant indispensable.
  • Anglais technique et professionnel (lecture de documentation et échanges avec des équipes internationales).

Avantages

  • Carte Swile : 11€ / jour pris en charge à 60%
  • Télétravail jusqu'à 3 jours / semaine
  • Transport en commun pris en charge à 50%
  • Forfait mobilité durable jusqu'à 400€ / an
  • Mutuelle prise en charge à 55%
  • Participation
  • CSE comprenant :
    • Wellpass
    • Legal Care Ekie
    • HelloCSE avec cagnotte semestrielle

Diversité & Inclusion

ChapsVision s'inscrit dans une démarche d'inclusion et s'engage à étudier toutes les candidatures aux regards des compétences et qualifications de chacun.