Data Engineer Junior

A career in IBM Consulting is built on long-term client relationships and close collaboration worldwide. You'll work with leading companies across industries, helping them shape their hybrid cloud and AI journeys. With support from our strategic partners, robust IBM technology, and Red Hat, you'll have the tools to drive meaningful change and accelerate client impact. At IBM Consulting, curiosity fuels success. You'll be encouraged to challenge the norm, explore new ideas, and create innovative solutions that deliver real results. Our culture of growth and empathy focuses on your long-term career development while valuing your unique skills and experiences. Phase 1 — Développement assisté par IA – Implémenter les briques d'agents sur GCP : prompts, outils, logique d'orchestration. – Versionner et collaborer sur GitLab : branches, merge requests, revues de code. – Développer le back-end Python / FastAPI et le front React / Vite en s'appuyant sur Bob. Phase 2 — Orchestration & intégration applicative – Construire les pipelines d'orchestration (Cloud Workflows) et la messagerie inter-services (Pub/Sub). – Gérer la persistance des états (Firestore) avec des patterns de fiabilité (pattern Outbox). – Exposer et consommer les API REST, intégrer des connecteurs API et MCP entre composants et systèmes amont / aval. Phase 3 — Industrialisation & DevOps – Construire et maintenir les pipelines CI/CD GitLab avec quality gates (tests, linting, seuils). – Conteneuriser les services (Docker) et les déployer sur Cloud Run. – Provisionner l'infrastructure en IaC Terraform et répliquer les environnements (hors-prod, pré-prod, prod). – Mettre en place monitoring & logging et contribuer aux déploiements progressifs (canary). Phase 4 — Intégration des données & mise en production – Brancher les datasets réels, modéliser et requêter sur BigQuery. – Réaliser les tests bout-en-bout et les tests de volumétrie / charge sur données réelles. – Appliquer la sécurité des données : secrets, chiffrement CMEK, masquage Cloud DLP, moindre privilège IAM.

• Python + base SQL ; notions front React. API REST / FastAPI, connecteurs API & MCP (Model Context Protocol) ; Git / GitLab.
• GCP : Vertex AI, Gemini, Cloud Run, BigQuery, Pub/Sub, Cloud Workflows, Firestore, Cloud DLP.
• Appétence IA générative & agents (Gemini, LLM, orchestration multi-agents, prompt engineering).
• Possibilité de montée en compétences sur UI Path Maestro.
• CI/CD (GitLab CI) ; conteneurisation Docker / Cloud Run ; IaC Terraform.
• Observabilité (monitoring, logging, alerting) ; notions sécurité cloud : IAM, secrets, chiffrement. Une carrière au sein d’IBM Consulting repose sur des relations durables avec les clients et une collaboration étroite à l’échelle mondiale. Vous travaillerez avec des entreprises de premier plan, issues de nombreux secteurs d’activité, afin de les accompagner dans leur transformation vers le cloud hybride et l’intelligence artificielle.Grâce au soutien de nos partenaires stratégiques, à la puissance des technologies IBM et à l’expertise de Red Hat, vous disposerez des outils et des ressources nécessaires pour générer un impact concret, accélérer l’innovation et créer de la valeur durable pour nos clients.Chez IBM Consulting, la curiosité est un moteur de réussite. Vous serez encouragé à remettre en question les approches établies, à explorer de nouvelles idées et à concevoir des solutions innovantes produisant des résultats concrets. Notre culture, fondée sur le développement, l’empathie et l’apprentissage continu, soutient votre évolution professionnelle sur le long terme tout en valorisant vos compétences et votre parcours uniques. Rejoignez IBM Consulting et contribuez à façonner l’avenir de la transformation numérique pour les plus grandes organisations du monde. Phase 1 — Développement assisté par IA – Implémenter les briques d'agents sur GCP : prompts, outils, logique d'orchestration. – Versionner et collaborer sur GitLab : branches, merge requests, revues de code. – Développer le back-end Python / FastAPI et le front React / Vite en s'appuyant sur Bob. Phase 2 — Orchestration & intégration applicative – Construire les pipelines d'orchestration (Cloud Workflows) et la messagerie inter-services (Pub/Sub). – Gérer la persistance des états (Firestore) avec des patterns de fiabilité (pattern Outbox). – Exposer et consommer les API REST, intégrer des connecteurs API et MCP entre composants et systèmes amont / aval. Phase 3 — Industrialisation & DevOps – Construire et maintenir les pipelines CI/CD GitLab avec quality gates (tests, linting, seuils). – Conteneuriser les services (Docker) et les déployer sur Cloud Run. – Provisionner l'infrastructure en IaC Terraform et répliquer les environnements (hors-prod, pré-prod, prod). – Mettre en place monitoring & logging et contribuer aux déploiements progressifs (canary). Phase 4 — Intégration des données & mise en production – Brancher les datasets réels, modéliser et requêter sur BigQuery. – Réaliser les tests bout-en-bout et les tests de volumétrie / charge sur données réelles. – Appliquer la sécurité des données : secrets, chiffrement CMEK, masquage Cloud DLP, moindre privilège IAM.
• Python + base SQL ; notions front React. API REST / FastAPI, connecteurs API & MCP (Model Context Protocol) ; Git / GitLab.
• GCP : Vertex AI, Gemini, Cloud Run, BigQuery, Pub/Sub, Cloud Workflows, Firestore, Cloud DLP.
• Appétence IA générative & agents (Gemini, LLM, orchestration multi-agents, prompt engineering).
• Possibilité de montée en compétences sur UI Path Maestro.
• CI/CD (GitLab CI) ; conteneurisation Docker / Cloud Run ; IaC Terraform.
• Observabilité (monitoring, logging, alerting) ; notions sécurité cloud : IAM, secrets, chiffrement. France Data & Analytics Hybrid Professional Bois Colombes Cedex, FR Bois Colombes Cedex (1296) IBM Services Center - France Artificial Intelligence Docker Git Logging Protocol Python Representational State Transfer Structured Query Language Containerization Google Cloud Platform Vertex Encryption React Data Engineering Observability Terraform Continuous Integration/Continuous Delivery GitLab Data Loss Prevention Generative Artificial Intelligence Large Language Model Prompt Engineering Application Programming Interface Safety Multi-core Processors Musical Orchestration FastAPI Upskill Google BigQuery GitLab CI Amazon Web Services Identity and Access Management Publish-subscribe Messaging