Aivancity est une école hybride reconnue par l'Etat, construite autour du triptyque Intelligence Artificielle, Business et Ethique. Elle se donne pour mission de préparer étudiants et professionnels à répondre aux nombreux défis de l'économie et de la société relative à l'exploitation du potentiel de la data et de l'intelligence artificielle.
L'école a pour mission de préparer des futurs « IAgénieurs® » capables non seulement de développer les programmes informatiques permettant de booster la performance des entreprises mais aussi d'oeuvrer au progrès de l'humanité, dans tous les domaines, tout en veillant à faire évoluer les règles éthiques en fonction des évolutions techniques et sociétales.
aivancity propose une offre de formation complète incluant un programme « grande école » de 5 ans visé par l'Etat, des Masters of Science et une offre diversifiée de formation continue, des formations en ligne et des programmes d'été.
Unique en son genre et dans son positionnement, l'ambition d'aivancity est de devenir l'école de référence en IA en France et en Europe avec une perspective de développement à l'international. Dans le cadre de son Master of Science Data Engineering & Cloud Computing, aivancity propose, pour la rentrée d'octobre 2026, une opportunité d'alternance au sein de l'un de ses partenaires stratégiques du secteur aéronautique. Ce partenaire recherche un(e) alternant(e) Data Engineer pour renforcer ses équipes Data & Digital et structurer des environnements de données.
Cette offre est exclusivement réservée aux étudiants inscrits au MSc d'aivancity.
Vous interviendrez sur la conception, la mise en place et l'optimisation des architectures de données permettant d'exploiter des volumes importants de données industrielles et opérationnelles.
Missions principales :
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données
- Collecter et intégrer des données issues de systèmes industriels, capteurs, ERP et bases techniques
- Participer à la mise en place et à l'optimisation d'architectures data
- Automatiser les flux de traitement et améliorer les performances des infrastructures data
- Collaborer avec les équipes Data Science pour faciliter le déploiement des modèles en production
- Assurer une veille technologique sur les outils et bonnes pratiques en data engineering
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