Consultante/Consultant Data Engineer H/F (Stage)

Chez Capgemini Invent, nous croyons que l'innovation est le moteur du changement. En tant que consultants en transformation digitale, nous combinons nos capacités stratégiques, créatives et scientifiques, en collaborant étroitement avec nos clients pour leur fournir des solutions de pointes. Rejoignez-nous pour conduire une transformation adaptée aux défis d'aujourd'hui et de demain.Vos missions

• Création de Data Pipeline : construire des solutions à l'état de l'art pour la collecte, l'organisation et la modélisation des données, répondant aux exigences de forte volumétrie, et faciliter leur utilisation optimale par les analystes et data scientists ;
• Déploiement Infrastructure et DevOps : déploiement grâce à des outils d'infrastructure-as-code et d'intégration et de déploiement continu d'infrastructures complexes sur cloud provider ou on premise. Déploiement de stacks data incluant notamment des stockages de données brutes / structurées.
• Développement Back-End et Exposition de modèles IA : conception, développement et containerisation d'applications back-end en REST API embarquant de la data ou de l'IA pour exposition en production à des utilisateurs finaux ou d'autres services applicatifs.
• Architecture Data : Conception et design de la stack d'architecture data complète, mettant en avant et répondant aux problématiques de sécurité, scalabilité, auditabilité et disponibilité des données et systèmes applicatifs joints. Votre profil

Prérequis :

• En dernière année d'étude en école d'ingénieur ou d'un master (bac+5) en informatique ou en sciences des données
• Connaissances théoriques solides en processing de données, stockage de données (base de données, Data Lake, Data Warehouse) et transport de donnée (batch et streaming)
• Capacité à développer en Python et délivrer un code propre et documenté
• Bilingue anglais/français, mobile, curieux, et adaptable
• Enthousiaste à l'idée d'évoluer dans un milieu stimulant, avec un fort esprit d'équipe, et des compétences analytiques.

Nice to have :

• Outils de développement : Linux, Git, Docker, pratiques DevOps
• Connaissance de technologie Cloud Providers (AWS, GCP, Azure) et connaissances des plateformes de données (Databricks, Snowflake, Palantir, etc.)