Stage de fin d'études - Analytics Engineer H/F - Paris

La mission :

A travers le stage, vous aurez l'opportunité de mettre en pratique vos compétences, d'apprendre auprès d'experts, et de contribuer à des projets concrets et impactants.

Être consultant, c’est participer à des projets qui répondent à la fois à des enjeux techniques et à des problématiques orientées business, et qui concernent des secteurs d’activité variés (luxe, retail, banque/assurance, industrie, etc).

Nos missions allient une dimension technique et opérationnelle permettant d’approfondir vos connaissances sur des sujets novateurs. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée afin de développer et faire vivre les applications data stratégiques de nos clients. Lors de vos projets vous serez amené à travailler sur les éléments suivants : Recueil, Intégration, Structuration, Restitution.

• Vous participerez à l’identification / investigation des données sources et à la mise en place des outils / connecteur d’alimentation (ETL / ELT),

• Vous serez responsable de la structuration du modèle de données ainsi que de la transformation des données sources en indicateurs clés de performance (KPI),

• Vous utiliserez des techniques de monitoring et des outils d'analyse / dataviz pour répondre aux besoins des équipes métiers.

• Vous développerez vos compétences en programmation, combinées à votre proactivité, pour industrialiser et généraliser les analyses nécessaires.

Voici quelques exemples concrets de stages récents :

• Retail : Implémentation de pipelines ELT avec DBT sur une plateforme Snowflake pour harmoniser les données, puis reconstruction des dashboards sur Tableau avec les nouvelles sources.

• Luxe : Développement de tableaux de bord de suivi de la performance des modèles ML avec des outils de dataviz (ex: Looker et Grafana), s'appuyant sur des logs générés via Airflow.

• Industrie énergétique : Refactorisation du code ETL pour utiliser des techniques plus efficaces (ex: parallélisation, optimisation SQL), et mise en place de tests unitaires et d'intégration pour garantir la fiabilité des données.

• Assurance / Banque : Optimisation et maintenance d’un ETL lié à un rapport de solvabilité des sinistres

Lab’ AVISIA :

En complément de nos missions, nous menons divers projets internes qui alimentent notre recherche et développement. Ces projets nous donnent l'opportunité d'offrir à nos clients des approches analytiques innovantes, testées en grandeur nature.

Afin de soutenir ces initiatives, nous avons mis en place nos propres infrastructures. Nos consultants bénéficient ainsi des ressources les plus récentes et des dernières solutions du marché pour leur apprentissage, y compris des versions "early adopter" à tester avant leur mise à disposition générale.

Nos engagements :

Après avoir mis en place une politique interne solide en termes de RSE, nous avons souhaité mettre nos compétences au service de projets orientés développement durable. Une initiative dédiée est née : AVISIA Impact.

Cette initiative est ainsi notre réponse pour apporter une contribution directe (via nos projets) et indirecte (via la formation de nos équipes) aux enjeux de transformation durable. Nous voulons ainsi faciliter l’émergence des futurs acteurs de la transformation et accélérer le rythme du changement.

Pour plus d'information sur ces initiatives data au service de la transformation durable, n'hésitez pas à consulter notre page dédiée.

L'humain :

Nous recherchons donc des talents ayant :

• Ayant un excellent relationnel,

• Avec la volonté de s'impliquer sur la réussite de projet client,

• Dotés d’un bon esprit d’analyse et de synthèse,

• Qui accordent une importance particulière à la qualité des livrables ainsi qu’à la présentation,

• Curieux et soucieux de se tenir informé des évolutions du marché,

• Avec l’envie de continuer à apprendre pour être acteur de leur progression.

Les compétences :

Vous êtes en dernière année de formation data à l’université ou en grande école et disposez des compétences suivantes :

• Connaissance des grands principes sur le cycle de vie de la donnée (Collecte, Ingestion, Stockage, DataViz...)

• Bonne connaissance du SQL et de Python,

• Des notions sur les plateformes technologiques telles que Google Cloud, AWS, Microsoft Azure, Snowflake ou Databricks.

• Petit plus : Connaissance d’une solution logicielle du marché ETL/ELT (DBT, Airflow, Talend) de traitement et d’analyse de la donnée (Ex : BigQuery, Snowflake, Databricks, …) ou de mise en place de reporting (Tableau, PowerBI, Qlik, SAS Visual Analytics, …).

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