Job Description Summary

Job Description

Poste et missions :

Au sein de l’équipe Support Level 3 – Grid Automation, vous participerez au développement d’outils logiciels internes visant à analyser, automatiser et fiabiliser le traitement de données techniques et opérationnelles (tickets de support, métriques, configurations, logs).

Vos missions incluront :

·         Conception et développement d’applications backend en Python

·         Mise en place de pipelines de traitement de données (batch et/ou asynchrones)

·         Développement de services conteneurisés (Docker) et de workers (Celery)

·         Implémentation de tests unitaires et fonctionnels

·         Participation à la validation et au déploiement des outils

Selon le profil et l’appétence du/de la stagiaire, une contribution à des fonctionnalités intégrant des briques Data ou Intelligence Artificielle (analyse de données, automatisation, intégration de modèles existants) pourra être envisagée :

·         Analyse automatique de données (classification, détection d’erreur et d’anomalies, NLP)

·         Intégration de modèles existants (ML / LLM) dans des workflows logiciels

·         Implémenter des pipelines de traitement de données (nettoyage, transformation, validation)

Profil et compétences requises :

Compétences techniques – Requises

·         Développement logiciel en Python

• Bonne maîtrise du langage et de ses écosystèmes

• Capacité à structurer un projet (modules, packages, bonnes pratiques)

• Écriture de code maintenable, lisible et documenté

·         Architecture logicielle & backend

• Compréhension des principes de microservices

• Développement de services backend exposant des APIs REST

• Gestion des échanges de données (JSON, XML)

·         Traitement et analyse de données

• Manipulation, nettoyage et validation de données structurées

• Capacité à concevoir des pipelines de traitement de données

• Sensibilité à la qualité, la cohérence et la traçabilité des données

·         Bases de données

• Maîtrise de SQL

• Conception et interrogation de bases de données relationnelles

• Compréhension des modèles de données et des relations

·         Asynchronisme & traitement distribué

• Notions de traitements asynchrones

• Utilisation ou compréhension de systèmes de files de messages et de workers

• Sensibilisation aux problématiques de performance et de montée en charge

·         Qualité logicielle

• Écriture de tests unitaires et fonctionnels

• Débogage et analyse d’erreurs

• Respect des cycles de développement logiciel (conception → développement → validation → livraison)

·         Outils & collaboration

• Utilisation de Git / GitHub (versioning, branches, revues de code)

• Travail en environnement collaboratif et structuré

Compétences techniques – Appréciées

·         Conteneurisation

• Docker (création et utilisation de conteneurs)

• Compréhension des environnements reproductibles

·         Traitements distribués

• Expérience ou notions autour de Celery et Redis

• Orchestration de tâches longues ou intensives

·         APIs & intégration

• Conception d’APIs REST robustes

• Intégration avec des systèmes existants

Data & Intelligence Artificielle – Optionnel mais valorisé

·         Connaissances de base en Data Science / Machine Learning

·         Intérêt ou expérience dans un ou plusieurs domaines :

• NLP (Natural Language Processing)

• Computer Vision

• IA Générative / LLMs

·         Utilisation ou compréhension de :

• Librairies ML existantes

• APIs de modèles IA

·         Notions de :

• Préparation et validation des données pour des usages IA

• Intégration de briques IA dans des applications logicielles

Langues

·         Anglais professionnel (lu, écrit, parlé)

Savoir être

·         Rigueur, communication écrite, travail en équipe, adaptation

Formation :

Diplôme préparé : Master 2

Domaine/spécialité de formation : Développement logiciel

ENGLISH:

Position and Responsibilities:

As part of the Level 3 Support – Grid Automation team, you will participate in the development of internal software tools aimed at analyzing, automating, and ensuring the reliability of technical and operational data processing (support tickets, metrics, configurations, logs).

Your responsibilities will include:

· Design and development of backend applications in Python

· Implementation of data processing pipelines (batch and/or asynchronous)

Development of containerized services (Docker) and workers (Celery)

· Implementation of unit and functional tests

· Participation in the validation and deployment of tools

Depending on the intern's profile and interest, contributions to features involving Data or Artificial Intelligence components (data analysis, automation, integration of existing models) may be considered:

· Automatic data analysis (classification, error and anomaly detection, NLP)

· Integration of existing models (ML / LLM) into software workflows

· Implementing data processing pipelines (cleaning, transformation, validation)

Profile and Required Skills:

Technical Skills – Required

· Software Development in Python

Good command of the language and its ecosystems

Ability to structure a project (modules, packages, best practices)

Writing maintainable, readable, and well-documented code

· Software Architecture & Backend

Understanding of microservices principles

Development of backend services exposing REST APIs

Management of data exchanges (JSON, XML)

Data processing and analysis

Manipulation, cleaning, and validation of structured data

Ability to design data processing pipelines

Attention to data quality, consistency, and traceability

· Databases

Proficiency in SQL

Designing and querying relational databases

Understanding of data models and relationships

Asynchrony & distributed processing

Concepts of asynchronous processing

Use or understanding of message queue systems and workers

Awareness of performance and scalability issues

· Software quality

Writing unit and functional tests

Debugging and error analysis

Adherence to software development cycles (design → development → validation → delivery)

Tools & Collaboration

Use of Git / GitHub (versioning, branches, code reviews)

Working in a collaborative and structured environment

Technical Skills – Appreciated

· Containerization

Docker (creating and using containers)

Understanding of reproducible environments

· Distributed Processing

Experience or knowledge of Celery and Redis

Orchestration of long or intensive tasks

APIs & Integration

Design of robust REST APIs

Integration with existing systems

Data & Artificial Intelligence – Optional but valued

· Basic knowledge in Data Science / Machine Learning

· Interest or experience in one or more areas:

NLP (Natural Language Processing)

Computer Vision

Generative AI / LLMs

Use or understanding of:

Existing ML libraries

AI model APIs

·         Concepts of:

Data preparation and validation for AI purposes

Integration of AI components into software applications

Languages

· Professional English (read, written, spoken)

Soft Skills

· Precision, written communication, teamwork, adaptability

Education:

Degree Pursued: Master’s Degree (Level 2)

Field/Specialization: Software Development