Alternant(e) Expert en Ingénierie des Données / Data Engineer H/F

About this role

Qui sommes-nous ? KAISCHOOL est une école supérieure spécialisée en Intelligence Artificielle, Data, Cybersécurité et Commerce IT. Elle forme du Bac+3 au Bac+5 en alternance, en mode hybride. Pour développer ses activités data, KAISCHOOL recrute un(e) alternant(e) Expert en Ingénierie des Données. Vous travaillerez sur nos propres projets et préparerez votre diplôme dans notre école. Votre formation : Expert en infrastructure de données massives (Bac+5) Il s’agit d’une certification de niveau 7 (Bac+5), enregistrée au RNCP sous le n° 37638 et délivrée par Simplon.

Elle forme des experts capables de concevoir, déployer et gouverner des systèmes de données à grande échelle. La formation couvre toute la chaîne, de l’étude de faisabilité jusqu’au data warehouse et au data lake. Vous apprendrez à : concevoir et administrer des infrastructures de données massives ; construire des pipelines de collecte, de traitement et de distribution des données ; créer et maintenir des entrepôts de données et des data lakes ; industrialiser les traitements avec CI/CD et DevOps Data ; déployer sur des environnements cloud public, privé, multicloud ou on-premise ; assurer la qualité, la sécurité et la conformité RGPD des données ; piloter un projet data de bout en bout.

Technologies : Python, SQL, Hadoop, Spark, Kafka, Elasticsearch, Kubernetes, cloud. Les + de KAISCHOOL : formation 100 % gratuite pour vous, financée par l’OPCO, et salaire versé pendant toute l’alternance ; pédagogie hybride : cours sur place à Fontenay-sous-Bois et plateforme en ligne avec replays 24h/24 ; 15 projets concrets par étudiant ; plus de 30 docteurs (PhD) en IA parmi les intervenants ; école certifiée Qualiopi ; 95 % d’insertion à 6 mois (promotion 2024, donnée déclarative de l’école).

Vos missions : participer à la conception et à l’évolution de notre architecture de données ; développer et maintenir des pipelines d’ingestion et de transformation (ETL/ELT) ; intégrer des données venant de sources variées : CRM, plateformes pédagogiques, outils internes ; contribuer à la mise en place et à l’alimentation d’un entrepôt de données ; contrôler la qualité des données et surveiller les flux ; automatiser les traitements et participer au déploiement cloud ; documenter les jeux de données, les flux et les procédures ; travailler avec les équipes métiers et data pour mettre les données à leur disposition.