Stage Data Analyst/BigData Engineer
Valeo
Creteil, IDF, FR
il y a 5j

Prêt(e) à relever les défis de la voiture de demain ? Rejoignez la révolution technologique de l’électrification automobile et de l’e-mobilité chez Valeo !

Valeo est un équipementier automobile, partenaire de tous les constructeurs dans le monde. Entreprise technologique, Valeo propose des systèmes et équipements innovants permettant la réduction des émissions de CO2 et le développement de la conduite intuitive.

Le Groupe a réalisé en 2018 un chiffre d’affaire de 19,3 milliards d’euros et a consacré 10,7% de son chiffre d’affaires à la recherche et au développement.

Valeo emploie, au 31 décembre 2018, 113 600 collaborateurs dans 33 pays, dans 184 sites de production, 20 centres de recherches, 35 centres de développement et 15 plates-formes de distribution.

Travailler chez Valeo, c’est rejoindre un groupe international attractif qui promeut la diversité et le développement de ses talents.

Vos challenges ?

Basé sur le site de Créteil (94), et intégré au sein de l’équipe Excellence du Centre d’Excellence R&D DSIS SW Foundry, vous serez chargé(e) de :

5 à 6 points maximum - détaillez les missions et expliquez les acronymes et autres termes spécifiques à Valeo)

  • Contribuer de façon très opérationnelle à l’industrialisation de la chaîne d'ingénierie logiciel du Groupe Valeo et permettre ainsi à Valeo d’augmenter sa Productivité et délivrer la plus rapidement possible les dernières technologies embarquées dans les véhicules
  • L’objectif est mettre en place des outils d’analyse de la performance de la chaîne d’intégration continue de Valeo
  • Ainsi, il conviendra d’extraire les informations de la chaîne CI (logs Jenkins, Prometheus) via fluentd pour les importer dans Google BigQuery et procéder à un traitement Bigdata à l’aide de Google Data Studio et ce avec une approche fonctionnelle permettant de réconcilier des événements techniques avec des tâches d’Intégration Continue
  • Dans un deuxième temps il conviendra d’étudier l’apport de l’Intelligence Artificielle pour améliorer les résultats initialement obtenus et réaliser un dashboarding proactif
  • Il faudra également mettre en oeuvre des mécanismes de publication / diffusion des dashboards résultants aux différents décideurs du Groupe
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