En tant qu’alternant·e Ingénieur·e Data, vous contribuerez à la fois à la conception de pipelines de données robustes et à la création de modèles analytiques avancés destinés à la publicité digitale et TV.

Vos missions

• Collecter, nettoyer et structurer de grands volumes de données via Microsoft Fabric Pipelines, Notebooks ou Azure Data Factory.

• Concevoir et déployer des modèles de machine learning / deep learning (Azure ML, Databricks MLflow, Fabric Experiment) répondant à des problématiques métiers : prévisions d’audience, optimisation des campagnes, détection d’anomalies, etc.

• Industrialiser les modèles dans un environnement DevOps Azure & Databricks (CI/CD, monitoring, retraining).

• Mettre en place les indicateurs clés de performance (KPI) et construire les tableaux de bord Power BI pour suivre l’impact business.

• Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Produit, Marketing, Finance et Opérations, en vulgarisant vos analyses pour éclairer la prise de décision.

• Participer à la veille technologique et à la diffusion des bonnes pratiques Data (code review, MLOps, documentation, tests).

Environnement technique

Azure Synapse Analytics | Azure Data Lake Storage | Databricks (Spark, MLflow) | Microsoft Fabric (Lakehouse, Notebook, OneLake) | Azure ML | Python, SQL, PySpark, R | GitHub Actions CI/CD | Power BI

• Étudiant·e en Master 2 ou école d’ingénieur (Data, IA, Statistiques, Informatique) avec une forte appétence pour la Data Science et de solides bases en ingénierie Data.

• Bonne competences Python (pandas, scikit‑learn, PySpark) ; la connaissance de R est un plus.

• Compréhension des architectures cloud Azure et des notebooks Databricks.

• Esprit analytique, rigueur et curiosité technologique.

• Aisance pour communiquer vos résultats à des publics non techniques (oral & écrit, français/anglais)

Aptitudes comportementales :

• Forte capacité d’analyse et de synthèse

• Sens du service et orientation business

• Esprit d’équipe et bonne communication

• Curiosité, rigueur et autonomie

Entretiens avec Data Manager de la Direction des Projets Technologiques et le Directeur des Projets Technologiques