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 notre Master of Science en "Data Engineering & Cloud Computing", aivancity invite les étudiants passionnés par la data à rejoindre une entreprise du secteur financier recherchant un(e) alternant(e) Data Engineer pour rejoindre ses équipes IT & Data. Vous participerez à la conception, la structuration et la maintenance des pipelines de données, dans un environnement orienté performance et sécurité.
Vos missions principales :
- Créer des pipelines de données pour alimenter les reporting financiers (via SQL et Python), à partir de sources hétérogènes : bases relationnelles, API, fichiers plats, cloud storage.
- Mettre en place des workflows d'orchestration avec Airflow pour automatiser les traitements quotidiens (rapprochements comptables, consolidation, calcul d'indicateurs).
- Participer à la migration vers le cloud (Azure ou AWS), en collaborant à la mise en production des flux dans un environnement sécurisé.
- Assurer la qualité des données : détection d'anomalies, tests automatisés, validation des jeux de données selon les règles métier et réglementaires.
- Documenter les pipelines et les processus techniques, en lien avec les standards internes et les exigences d'audit.
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