Description de l'entreprise

Honeycombest une division d'American Iron & Metal (AIM), une entreprise familiale et leader mondial reconnu du recyclage des métaux, avec plus de 125 sites et 4 000 employés à travers le monde. Notre prospérité, depuis huit décennies, repose sur l'engagement de nos collaborateurs et la confiance indéfectible de nos clients.

Honeycomb achète et traite les pots catalytiques pour récupérer et raffiner les métaux du groupe platine (MGP).

Notre objectif ? Donner une seconde vie aux pots catalytiques et réduire l'impact environnemental de l'extraction des métaux. Nous mettons tout en œuvre pour la satisfaction de nos partenaires et la préservation de l'environnement.

Description du poste

Le/la stagiaire en intégration de données jouera un rôle clé dans le développement de flux de travail de traitement des données évolutifs et automatisés afin de soutenir les initiatives de science des données en cours. Ce rôle implique la création de pipelines d'ingestion dans Azure Databricks, la conception de flux de travail de nettoyage et de validation des données basés sur Python et PySpark, ainsi que la mise en œuvre des normes de l'entreprise pour garantir une traçabilité complète, une provenance claire des données et des processus reproductibles.

Vos responsabilités :

• Développer des flux de travail automatisés de nettoyage et de validation des données à l'aide de notebooks Python et PySpark, ainsi que de pipelines Databricks, pour soutenir un projet de science des données.

• Créer des pipelines d'ingestion robustes dans Databricks pour charger, traiter et préparer efficacement les données en vue de l'analyse et de la modélisation en aval.

• Garantir la traçabilité complète des méthodologies de nettoyage des données en concevant des flux de travail conformes à l'architecture Medallion (Bronze Argent Or), en maintenant une provenance claire et la reproductibilité.

• Mise en place de normes d'entreprise pour les carnets de nettoyage de données afin d'améliorer la lisibilité, la cohérence, la maintenabilité et la facilité de partage entre les équipes.

• Développement de fonctions réutilisables et bien documentées (le cas échéant), lisibles, modulaires et dotées de mécanismes de gestion des erreurs robustes pour garantir un traitement des données évolutif et fiable.

Qualifications

Qualifications requises pour rejoindre notre équipe :

• Baccalauréat ou maîtrise en informatique, science des données, ingénierie des données ou domaine connexe.

• 1 à 2 ans d’expérience dans un environnement professionnel similaire.

• Une expérience d’un an dans la création de pipelines d’ingestion avec PySpark et Azure Databricks est un atout majeur.

• Expérience pratique de projets de science des données en entreprise, notamment en matière de préparation et de validation des données pour la modélisation.

• Maîtrise de Python, incluant l’utilisation des notebooks Jupyter, d’Azure Data Warehouse et des notebooks Databricks/Fabric/PySpark.

• Une expérience en analyse exploratoire des données (EDA) et en nettoyage stratégique des données pour des initiatives de science des données est un atout majeur.

Informations supplémentaires

Les avantages (!) :

• Congés payés dès le premier jour ;
• Assurance collective complète ;
• Télémédecine (accès illimité à un médecin 24 h/24 et 7 j/7)
• REER collectif avec contribution de l’employeur ;
• Bourses d’études AIM ;
• Programme de recommandation ;
• Rabais exclusifs pour les employés sur les pièces dans tous les établissements Honeycomb ;
• Activités d’entreprise tout au long de l’année (barbecue, fête de Noël, etc.) ;
• Excellentes possibilités d’avancement.