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# Alternance Ingénieur Data / IA - Paris (F/H)

- **Company:** ISCOD
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Internship
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Amazon Elastic Compute Cloud, Amazon S3, Cloud Computing, Information Technology
- **Published:** September 17, 2026
- **Apply:** https://www.iscod.fr/offres-emploi-en-alternance/alternance-ingenieur-data-ia-paris-f-h-d5da52

## About the Role

Vous êtes le ou la candidat(e) idéal(e) si :

 * Sensibilité aux problématiques de performance et d'optimisation des coûts Cloud.
 * Première expérience sur AWS (S3, EC2).
 * Anglais technique et professionnel (lecture de documentation et échanges avec des équipes internationales).
 * Vous êtes éligible à une formation Bac+2 à Bac+5 (diplôme validé ou en cours de validation), ISCOD, école supérieure de formation 100 % en ligne & en alternance, accompagne les candidats de A à Z dans leurs recherches d'entreprise d'accueil.

ISCOD vous permet de découvrir tous les postes disponibles de nos entreprises partenaires à la recherche de profils qualifiés et d'y postuler directement.

ISCOD, la meilleure option pour réussir un projet d'alternance : obtenir un diplôme de niveau reconnu par l'Etat, (Bac+2 à Bac+5), trouver une entreprise d'accueil, acquérir de nouvelles compétences clés et se voir proposer un CDI à l'issue de la formation !

## Description

* Maintenir et faire évoluer les pipelines de traitement de données orchestrés avec Apache Airflow.
 * Concevoir et développer de nouveaux DAGs afin d'intégrer de nouvelles sources et de nouveaux traitements de données.
 * Automatiser l'exécution de traitements dans le cloud en optimisant le provisioning des ressources de calcul.
 * Participer à l'intégration de modèles d'IA générative (LLM) pour le nettoyage, le filtrage, la structuration et l'enrichissement des données.
 * Contribuer au développement et à l'amélioration continue d'une plateforme interne d'évaluation et de visualisation des données.
 * Garantir la fiabilité et la qualité des traitements de données.
 * Optimiser les performances des pipelines et des traitements existants.
 * Réduire les temps d'exécution et optimiser les coûts liés aux ressources Cloud.
 * Documenter les pipelines, les traitements et les bonnes pratiques de développement.
 * Participer à la veille technologique autour du Data Engineering, du Cloud et de l'Intelligence Artificielle.


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