Stage - Data Engineer F/H

JCDecaux; France; Remote; EUR 7,800 - 13,000; Part time

Job summary

JCDecaux développe et industrialise sa plateforme Data pour fournir des données fiables et exploitable aux équipes marketing, commerciales et analytiques. En tant que stagiaire Data Engineer, vous participerez à la conception et au développement de composants de la plateforme Data, à l’ingestion et à la transformation des données.

Le stage implique la contribution à des pipelines, l’intégration de données variées, le développement de scripts Python et de requêtes SQL, ainsi que la structuration

Qualifications

• Stage de Data Engineer en formation (école/université) recherché.
• Connaissances Python et SQL pour traitement de données.
• Connaissance des concepts de pipelines et modélisation de datasets.

Responsibilities

• Participer au développement et à l’ingestion/Transformation des données.
• Intégrer des données de sources variées (bases de données, API, fichiers).
• Rédiger des scripts Python et requêtes SQL pour le traitement.
• Contribuer à la structuration et à la modélisation des datasets et à la maintenance.
• Contribuer à la traçabilité et à la documentation des flux.

Skills

Python

SQL

Data pipelines

Tests automatisés

Git & MR/Code reviews

Tools

CI/CD

Job description

JCDecaux poursuit ledéveloppement et l'industrialisation de sa plateforme Data afin de fournir desdonnées fiables et exploitables aux équipes marketing, commerciales,opérationnelles et analytiques.

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

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

1. Développement et intégration desdonnées

• Participer au développement de pipelinesd'ingestion et de transformation des données.
• Intégrer des données provenant de différentessources : bases de données, API, fichiers ou services internes.
• Développer des scripts Python et des requêtes SQLde traitement.
• Contribuer à la structuration et à la modélisationdes datasets.
• Participer à l'amélioration et à la maintenancedes traitements existants.

2. Qualité et fiabilité des données

• Implémenter des contrôles de qualité : complétude,unicité, cohérence et fraîcheur.
• Développer des tests automatisés sur lestraitements.
• Participer à l'identification et à la résolutiond'anomalies.
• Contribuer à la traçabilité des données et à ladocumentation des flux.

3. Orchestration et automatisation

• Participer à l'automatisation et à laplanification des traitements.
• Découvrir les principes d'orchestration despipelines et de gestion des dépendances.
• Contribuer à la mise en place de mécanismessimples de suivi des exécutions.
• Participer à l'amélioration des performances et dela fiabilité des traitements.

4. Pratiques d’ingénierie et industrialisation

• Utiliser Git et contribuer aux développements viades merge requests et des revues de code.
• Respecter les conventions de développement, detests et de documentation de l'équipe.
• Découvrir les principes de CI/CD appliqués auxpipelines Data.
• Participer à la création de composantsréutilisables.
• Collaborer avec les Data Scientists, Data Analystset ingénieurs DevOps/Platform.