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# Data Engineer (H/F)

- **Company:** UNI-TRANS
- **Location:** Paris, France
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Artificial Intelligence, Big Data, Databases, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Relational Databases, Linux, Electronic Data Interchange (EDI), Python (Programming Language), PostgreSQL, Machine Learning, MySQL, Power BI, SQL Databases, SQLAlchemy, Git, Information Technology, Restful APIs, Docker
- **Published:** July 29, 2026
- **Apply:** https://emploi.ouest-france.fr/offre-d-emploi/data-engineer-h-f-13503925/

## About the Role

Python

 - SQL
 - PostgreSQL / MySQL
 - Git
 - Power BI
 - API REST
 - Linux
 - Docker (apprécié)
Profil recherché
Vous préparez un Master (Bac+5) en :

 - Data Engineering
 - Big Data
 - Informatique
 - Business Intelligence
Vous possédez idéalement :

 - Une bonne maîtrise de SQL.
 - Des connaissances en Python.
 - Une bonne compréhension des bases de données relationnelles.
 - Des notions sur les processus ETL.
 - Une première approche du Machine Learning ou de l'Intelligence Artificielle constitue un atout.
 - Curiosité, autonomie, rigueur et esprit d'équipe.
Pourquoi nous rejoindre?

 - Participer à des projets concrets à fort impact.
 - Monter en compétences dans le domaine de la Data et de l'Intelligence Artificielle.
 - Être accompagné tout au long de votre alternance.

## Description

Sous la responsabilité du Responsable Informatique, vous participerez aux missions suivantes :

 1. Développer des pipelines ETL/ELT pour collecter, transformer et intégrer les données.
 2. Concevoir et maintenir les bases de données SQL.
 3. Développer des scripts Python pour automatiser les traitements de données.
 4. Participer à la mise en place d'un Data Warehouse.
 5. Optimiser les requêtes SQL et garantir la qualité des données.
 6. Développer des API REST pour faciliter les échanges de données entre les applications.
 7. Concevoir des tableaux de bord Power BI destinés au suivi des indicateurs de performance.
 8. Collaborer avec les équipes métier afin de comprendre leurs besoins et proposer des solutions adaptées.
 9. Participer, selon les projets de l'entreprise, au développement de solutions d'analyse prédictive ou
de Machine Learning permettant d'améliorer les performances opérationnelles.

 10. Documenter les développements réalisés et participer à l'amélioration continue des outils Data.
Environnement technique


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