Alternance Data Engineer

En quelques années ChapsVision sest imposé comme un acteur européen de référence du Big Data et de lIntelligence Artificielle.

Notre ambition : permettre aux entreprises et aux organisations publiques dexploiter leurs données de manière souveraine sécurisée et intelligente.

Depuis 2019 :

380 M levés auprès de Bpifrance

29 acquisitions

1 200

1 000 clients grands comptes

Présence internationale : Canada États-Unis Maroc Belgique Japon Allemagne Espagne

Membre du French Tech Next40

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 sappuie sur ArgonOS notre plateforme de traitement massif de données renforcée par les technologies RAG de Sinequa.

Vous rejoignez léquipe Engineering Tech & AI Enablers qui conçoit développe et exploite les pipelines de traitement de données alimentant les solutions dintelligence 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 lintégration de modèles dIA générative (LLM) dans nos chaînes de traitement.

Vous contribuerez également à lévolution dune plateforme interne dédiée à lévaluation 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.

• Maintenir et faire évoluer les pipelines de traitement de données orchestrés avec Apache Airflow.

• Concevoir et développer de nouveaux DAGs afin dintégrer de nouvelles sources et de nouveaux traitements de données.

• Automatiser lexécution de traitements dans le cloud en optimisant le provisioning des ressources de calcul.

• Participer à lintégration de modèles dIA générative (LLM) pour le nettoyage le filtrage la structuration et lenrichissement des données.

• Contribuer au développement et à lamélioration continue dune plateforme interne dévaluation 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 dexécution 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 lIntelligence Artificielle.

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

Formation

• Étudiant(e) en Bac5 (école dingénieurs 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 lIntelligence Artificielle.

Compétences appréciées

• Connaissances dApache Airflow.

• Première expérience sur AWS (S3 EC2).

• Maîtrise de Docker.

• Connaissances des architectures Data modernes.

• Sensibilité aux problématiques de performance et doptimisation des coûts Cloud.

Soft Skills

• Curiosité technique et envie dapprendre.

• Autonomie et sens de linitiative.

• Esprit danalyse et capacité de résolution de problèmes.

• Rigueur et sens de lorganisation.

• Esprit déquipe et goût pour le travail collaboratif.

• Bonnes capacités de communication.

• Intérêt pour linnovation et les nouvelles technologies.

Langues

• Français courant indispensable.

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

- Carte Swile : 11 / jour pris en charge à 60%

- Télétravail jusquà 3 jours / semaine

- Transport en commun pris en charge à 50%

- Forfait mobilité durable jusquà 400 / an

- Mutuelle prise en charge à 55%

- Participation

- CSE comprenant :

• Wellpass

• Legal Care Ekie

• HelloCSE avec cagnotte semestrielle