Data Engineer

Intégration de l'équipe data du groupe Michelin dans le cadre d'une alternance dédiée à la supply chain et à la logistique pour développer et industrialiser les traitements alimentant la plateforme data Azure.

• Développement en Python/PySpark des traitements alimentant la plateforme data Azure du groupe sur une vingtaine de tables métier et environ 60 millions de commandes.
• Ingestion des événements logistiques publiés sur Kafka, consommés en Spark Structured Streaming et écrits en Delta Lake, avec gestion de la reprise après interruption.
• Raccordement des sources amont (Cosmic Frog, MicroStrategy, Oracle) par SDK et API REST, puis assurance de leur normalisation dans une architecture medallion.
• Regroupement du code commun dans une librairie interne réutilisable entre pipelines, testée sous pytest et déployée par la chaîne CI/CD Azure DevOps.
• Application de règles de qualité avant injection, avec isolement des lignes non conformes et alerte automatique sur les écarts.
• Exploitation au quotidien des flux orchestrés sous Azure Data Factory, tout en assurant l'investigation des incidents et le rejeu des traitements.
• Conduite d'ateliers de cadrage avec les équipes SI, Logistique et BI pour valider les données disponibles et leur niveau de qualité.

Réalisation d'un stage au sein de Siemens Mobility pour concevoir et développer une solution d'intégration logicielle synchronisant les exigences et les modèles d'ingénierie.

• Développement d'une solution d'intégration permettant de synchroniser par API REST le référentiel d'exigences Polarion avec les modèles Capella et Enterprise Architect.
• Développement de composants en Python et Java, assurance de la conteneurisation des services avec Docker et l'intégration dans une chaîne CI/CD pour automatiser les tests et les déploiements.
• Automatisation de divers traitements et reportings techniques.

Réalisation d'un stage à la BH Bank centré sur la consolidation des données bancaires et le pilotage du risque crédit.

• Développement de traitements ETL consolidant les données de plusieurs applications bancaires.
• Automatisation de l'alimentation des tableaux de bord de suivi du risque crédit.