[STAGE] - DATA Engineer F/H

About this role

Au sein du Data & IA Hub SOCOTEC , vous rejoignez une équipe pluridisciplinaire chargée de concevoir, déployer et maintenir l’architecture Data du groupe à l’échelle internationale. Vous contribuerez à la modernisation du Lakehouse SOCOTEC , cœur de la plateforme analytique mondiale, et participerez à des projets concrets de valorisation des données, de la conception à la data visualisation. Vous travaillerez sur troismissions principales : Développer des pipelines de données de bout en bout (ingestion, transformation, modélisation, exposition) et contribuer à la mise en place de visualisations dans Power BI ou Databricks SQL.

Améliorer en continu le Lakehouse SOCOTEC , notamment sur les volets gouvernance , qualité , et pseudonymisation des données. Expérimenter des solutions d’IA générative appliquées à la data, comme GenIE de Databricks , pour transformer des requêtes textuelles en insights exploitables. Le stack technique utilisée : Amazon Web Services (AWS) Databricks Airbyte Spark pour les pipelines ETL Gitlab pour versionner les sources S3 Power BI, l’outil de BI, géré avec les équipes BI Chez SOCOTEC, les carrières sont construites avec vous vers ce qui vous correspond le mieux : expertise technique, management d’une équipe (lead data), etc.

Vous aurez la possibilité d’interagir à l’international (US, UK, ITA, ESP, NL) et des opportunités de mobilité internationale sont possibles. Vous ferez preuve d’autonomie, de sagacité et de qualités certaines dans la rédaction et la communication de son code. Master en Big Data , Informatique , ou Ingénierie logicielle avec une forte spécialisation ou appétence pour la data et les architectures distribuées . Solide maîtrise des bases de données SQL et NoSQL (modélisation, requêtes optimisées, intégrité et performance).

Bonne compréhension des architectures Big Data et des outils de traitement distribués ( Spark, Hadoop, Airflow, Kafka, Delta Lake… ). Expérience avec les environnements de développement collaboratif : Git, GitLab, Jupyter Notebooks, VS Code . Connaissances appréciées des services cloud AWS ( S3, Lambda, EMR, Glue, Redshift ). Familiarité avec les principes d’ ETL/ELT , de Data Lakehouse et de DataOps (CI/CD, monitoring, qualité de données).