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# Data Engineer Junior (H/F)

- **Company:** IEF2I Education
- **Location:** Neuilly-sur-Marne, France
- **Experience:** Starter
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Java (Programming Language), Big Data, Databases, Data Integrity, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Relational Databases, Apache Hadoop, Python (Programming Language), Scala (Programming Language), SQL Databases, Apache Spark
- **Published:** September 23, 2026
- **Apply:** https://www.meteojob.com/jobs/57015365

## About the Role

Vous souhaitez préparez un BAC+5 ou BAC +4/5 en Ingénierie des Données.

 * Compétences Techniques :
 + Connaissances de base en SQL et des bases de données relationnelles
 + Familiarité avec les technologies Big Data (Hadoop, Spark) et les outils ETL
 + Connaissance des langages de programmation tels que Python, Java ou Scala
 + Compréhension des concepts de modélisation des données et d'entrepôts de données
 * Qualités Personnelles :
 + Esprit d'équipe et bonnes capacités de communication
 + Curiosité intellectuelle et envie d'apprendre et de se développer dans le domaine du data engineering
 + Capacité à résoudre des problèmes de manière proactive et à travailler de manière autonome sous supervision

## Description

L'Ecole DSP, recherche activement pour le compte de l'un de ses partenaires une startup en IA un profil Data Engineer Junior (H/F) en apprentissage, pour une durée de 12 à 24 mois.

Sous la supervision de votre maitre d'apprentissage, vos missions principales seront les suivantes :

 * Développement et Maintenance des Pipelines de Données :
 + Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données pour extraire, transformer et charger (ETL) les données
 + Assurer la collecte, le stockage, la transformation et la diffusion des données provenant de diverses sources internes et externes
 * Gestion des Bases de Données :
 + Participer à la gestion et à l'optimisation des bases de données relationnelles et non relationnelles
 + Collaborer à la modélisation des données et à la création de schémas de bases de données adaptés aux besoins de l'entreprise
 * Qualité et Intégrité des Données :
 + Mettre en place des processus de contrôle de la qualité des données
 + Identifier et résoudre les problèmes de qualité des données, et proposer des améliorations continues
 * Collaboration et Support :
 + Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, data analysts et autres équipes métiers pour comprendre leurs besoins en données et y répondre efficacement
 + Fournir un support technique et résoudre les incidents liés aux pipelines de données


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