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Salary
$50k per year
Location
Hybrid (Paris, France)
Seniority
Junior
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 11, 2026. First seen by Alion on Aug 18, 2026.

Overview
Company
Impact
Profile match

Rejoignez une équipe dynamique en tant que Data Engineer Junior. Vous serez impliqué dans la construction et l'exploitation de flux de données industriels pour des applications métiers dans le secteur public, en particulier les collectivités et territoires. Vous travaillerez sur des projets variés liés à la Smart-City, tels que l'optimisation des consommations énergétiques des bâtiments et la récupération des données des capteurs IoT. Vous aurez l'opportunité de contribuer à l'industrialisation de briques IA, bien que ce ne soit pas le cœur de votre rôle.

Missions

  • Participer à la récupération de données transverses depuis des sources variées, y compris les capteurs IoT.
  • Contribuer à la standardisation et à la structuration des données en coordination avec les équipes de développement.
  • Mettre en place des règles de qualité, de monitoring et d’alerting sur les flux ETL, et investiguer les incidents.

Profil recherché

### Indispensable

* Très bon niveau en **Python** (qualité logicielle, tests, packaging).

* À l’aise avec **Docker** + les bases **Kubernetes** (déploiement, logs, debug).

* Sensibilité “prod” : **monitoring / alerting**, analyse d’incidents, rigueur sur la qualité des flux.

### Un plus

* Orchestrateurs (Flyte, Airflow, Dagster, Prefect…).

* IoT / messaging (MQTT/AMQP)

* Standards FIWARE/NGSI-LD.

* Notions MLOps/ML engineering (mise en prod, suivi, évaluation simple).

* Connaissances GPU (nice-to-have, non requis).

### Ce qu'on attend de vous

Logiquement, nous attendons une forte appétence en data engineering : ingestion, transformations, fiabilisation, gestion d’erreurs, rejouabilité. Cependant, voici d'autres critères que nous recherchons au sein des profils :

* Esprit critique, autonomie, sens du concret.

* Rigueur sur la qualité de données et la robustesse en production.

* Curiosité et envie de faire évoluer l’outillage / les pratiques DataOps

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