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Publié aujourd'hui

Stage - Data Engineer Microsoft Fabric H/F

Entreprise
Localisation
Toulouse - 31
Sur site
Type de contrat
Stage
Niveau
Junior
Rémunération
12 k€/an• Salaire annuel

Description du poste

Détail du poste


Profil

- Étudiant(e) en Master 2 (ou dernière année de cycle ingénieur) en informatique, ingénierie des données, mathématiques appliquées ou équivalent
- Formations ciblées : Master Ingénierie des données, Master Big Data, Master SID, Mastère Data Engineer, BUT Science des données, ou parcours équivalent en école d'ingénieur
- Vous vous projetez avant tout sur un métier de Data Engineer : votre priorité est la construction de pipelines et l'architecture data. La data visualisation fait partie du poste (restitution finale de vos pipelines), mais en complément de l'ingénierie, pas en substitution

Compétences attendues

- SQL : bon niveau, requêtes complexes, notions d'optimisation
- ETL / Data Integration : compréhension des enjeux d'intégration, de qualité et de gouvernance des données
- Datawarehouse : notions d'architecture (Lakehouse, schémas en étoile, modélisation dimensionnelle)
- Python : manipulation de données (Pandas), scripts de traitement
- Machine Learning : notions de base (préparation des données pour l'entraînement de modèles, compréhension des enjeux ML)
- Notions de data visualisation (Power BI idéalement) : un plus pour restituer vos traitements aux équipes métier
- Anglais professionnel : indispensable pour les échanges quotidiens avec l'équipe basée en Inde
- Curiosité, rigueur, envie d'apprendre en autonomie

Mission

Contexte de la mission

Notre Pôle Data recrute un(e) stagiaire Data Engineer pour intégrer une équipe qui pilote la migration et l'exploitation de notre environnement data sur Microsoft Fabric.
En tant qu'ESN, notre Pôle Data est au carrefour de tous les métiers de l'entreprise : Finance, RH & Talent Acquisition, Business/Commerce, Opérations & gestion de projet, Performance et Sécurité. Vous ne construirez pas des pipelines dans l'abstrait : vous apprendrez à comprendre les enjeux métier de chaque direction pour livrer des données fiables et exploitables, jusqu'à leur restitution finale en data visualisation. C'est une occasion rare de découvrir, en une seule expérience, la diversité des métiers d'une ESN tout en développant une double compétence technique (ingénierie) et fonctionnelle (business).
Vous travaillerez également avec notre des personnes basées en Inde, dans un contexte projet réellement international : anglais professionnel, méthodes agiles distribuées, exposition directe à des pratiques et standards utilisés par des équipes data à l'échelle mondiale.
C'est une expérience très enrichissante à ce niveau d'études, qui contribuera considérablement un CV et une pratique professionnelle.

Missions

Intégré(e) au Pôle Data, vous travaillerez sur l'ensemble de la chaîne d'ingestion et de préparation des données :
- Intégration de données : développement et maintenance de pipelines d'ingestion (Data Factory / Fabric Pipelines) depuis des sources hétérogènes (bases SQL, API, fichiers plats, flux applicatifs)
- Nettoyage et préparation des données : conception de traitements de transformation et de qualité de données (Dataflows, Notebooks Spark/Python)
- Modélisation de données : contribution à la structuration des modèles de données (Lakehouse, schémas en étoile) pour fiabiliser les usages en aval
- Data visualisation : conception de tableaux de bord et de restitutions (Power BI dans Fabric) pour rendre les données exploitables par les équipes métier
- Compréhension métier multi-domaines : montée en compétence progressive sur les besoins data des directions Finance, RH & Talent Acquisition, Business/Commerce, Opérations & gestion de projet, Performance et Sécurité - vous apprendrez à traduire un besoin métier en solution data
- Collaboration internationale : participation aux points techniques avec Inde (weekly), documentation technique en anglais
- Mode DevOps : intégration au cycle de vie complet de vos développements (versioning, intégration continue, déploiement, monitoring des pipelines) au sein d'une équipe organisée en DevOps
Vous serez accompagné(e) par un tuteur/tutrice dédié(e) et monterez en autonomie progressivement sur des livrables concrets, visibles et utilisés en production, au service de métiers variés.

Groupe SII

Qui sommes-nous ?

Le groupe SII est au coeur de l'innovation au service de grands comptes dans des secteurs d'ingénierie variés. En 2026, pour la 9ème année consécutive, SII France a obtenu le label Great Place To Work®.

Ce succès est le reflet de notre culture basée sur notre volonté de proposer à tous nos salariés un cadre de travail épanouissant pour le développement de leurs compétences et carrières.

Rejoindre SII, c'est s'engager dans une aventure collective : Let's Tech Together !

Cette promesse représente notre ambition commune : construire un futur technologique ensemble, dans un cadre où l'expérimentation et l'autonomie sont encouragées, où les innovations sont au coeur de nos actions, et où chaque collaborateur trouve épanouissement professionnel et responsabilisation au sein d'un collectif enthousiaste et inclusif.

En tant que société à fortes valeurs humaines, nous sommes signataires de la Charte d'engagement LGBT+ avec l'Association l'autre Cercle et sommes une entreprise Handi-accueillante.

Let's Tech Together incarne ce que nous sommes et ce que nous aspirons à être : une entreprise dynamique, innovante et humaine. Alors si ces valeurs vous parlent, rejoignez-nous !

Le profil recherché

Compétences requises : .Spark, Power BI, DevOps, CI/CD, Machine learning, Data EngineeringAvantages : .Health insurance, Meal vouchers

Exigences du poste

Compétences requises

  • SQL
  • ETL
  • Python
  • Pandas
  • Machine Learning
  • Power BI
  • Microsoft Fabric
  • Data Factory
  • Fabric Pipelines
  • Dataflows
  • Apache Spark
  • Notebooks
  • Lakehouse
  • Data Warehouse
  • DevOps
  • CI/CD

Un plus

  • Scripting
  • Business Intelligence
  • Anglais
  • Finance (domaine)
  • API Development
  • Flux
  • Documentation technique
  • Monitoring / Observability
  • Agile
  • Big Data
  • Data Engineering
  • Data Governance

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