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# Data Engineer (Alternance)

- **Company:** Soongo
- **Location:** Nantes, France
- **Experience:** Internship
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Extract Transform Load (ETL), Github, Python (Programming Language), SQL Databases, Datadog, Large Language Models, Grafana, Pandas
- **Published:** July 23, 2026
- **Apply:** https://www.ensimag-alumni.com/jobs/10061

## About the Role

Formation & expérience

Bac+3 en informatique, mathématiques, école d'ingénieurs ou équivalent

Projets dans le développement d'ETL, d'utilisation DBT, et en outil de monitoring type Grafana ou DataDog

Une intérêt et une curiosité pour l'IA, les LLM et l'orchestration par agent est un vrai plus

Stack technique maîtrisée

Langages : Python (avancé), Pandas (avancé)

Transformation : dbt (Core) - tests, documentation, lineage

Forte expertise SQL, y compris procedural postgresql

Maîtrise du travail collaboratif via GitHub

Qualités humaines & transverses

Rigueur et sens du détail : vous ne livrez pas ce que vous n'avez pas testé

Pragmatique : vous savez trouver l'équilibre entre la solution idéale et la solution qui délivre

Pédagogue : vous rendez la data compréhensible pour les non-techniques

Curieux·se des nouvelles technos data sans être dogmatique sur les outils

Anglais professionnel lu/écrit - les docs et la veille sont en anglais

## Description

En tant que futur.e Data Engineer de l'équipe, tu vas travailler main dans la main avec la tech pour gérer, automatiser et repenser nos pipelines d'intégration de données clients. L'objectif ? Mettre de l'intelligence dans notre système pour qu'il soit moins chronophage pour l'équipe, et prêt à encaisser la charge.

Un aperçu de tes défis au quotidien :

Mettre de l'intelligence : Repenser les flux actuels pour nettoyer, transformer et ingérer proprement les données clients de façon ultra-fluide.

Orchestration & IA : Participer à l'intégration d'IA et d'agents intelligents pour orchestrer au mieux l'onboarding de nos nouveaux clients (parsing intelligent de données, automatisation de workflows, validation, etc.).

Automatiser : Industrialiser les pipelines d'intégration et optimiser nos connecteurs pour faire gagner un temps précieux à l'équipe.

Anticiper le scale : Imaginer et concevoir une architecture de pipelines robuste, capable de gérer 10x plus de clients demain sans broncher.

Collaborer : Intégrer tes flux avec le reste de l'écosystème tech.


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