Description du service : L’Innovation Lab d’Amundi Technology est chargée de présenter et diffuser les nouvelles technologies, designer de nouveaux produits et refondre les process business. Il est constitué de 10 ETP et est rattaché à Amundi Technology. Il est constitué de 3 pôles (incubation, build et prospective). Missions :  Vous intégrerez une équipe multidisciplinaire dédiée à l’optimisation des pipelines de données et à la mise en place de processus de Machine Learning. En tant que Data Engineer, vous contribuerez à la conception, l’optimisation et la gestion des pipelines de données en utilisant des outils comme Dagster pour orchestrer les flux de données. Vous serez impliqué dans l’automatisation des processus de collecte, transformation et mise à jour des données, tout en garantissant leur intégrité et leur performance. Votre mission consistera à : Développer et maintenir des pipelines de données robustes en utilisant Dagster et d’autres outils d’orchestration Collaborer avec les équipes de Data Science et les équipes métier pour identifier les besoins en données et les intégrer dans des processus automatisés Assurer la qualité et la performance des données tout au long de leur cycle de vie, en optimisant les processus de collecte et de transformation Implémenter des solutions de Machine Learning dans des pipelines de production pour optimiser les modèles prédictifs utilisés dans des cas d’application variés Participer à la mise en production et à l’industrialisation des modèles de données afin d'améliorer l’efficacité et la scalabilité des processus Apport de l'alternance : Cette alternance vous offrira l'opportunité de : Acquérir des compétences techniques avancées en Data Engineering, en gestion des pipelines de données et en orchestration avec Dagster Développer une expertise en Machine Learning, en travaillant sur des cas pratiques d’intégration des modèles dans des environnements de production Améliorer votre connaissance de l'architecture des systèmes de données et comprendre les défis de l’industrialisation des processus dans un environnement complexe Travailler au sein d'une équipe multidisciplinaire pour résoudre des problématiques de données complexes et fournir des solutions adaptées aux besoins opérationnels de l’entreprise.