Stage Data/AI Engineer - F/H/N

Sujet de stage Agent IA de détection, diagnostic et remédiation autonome des incidents sur une Modern Data Stack. Sous-titre Quand un pipeline tombe, la cause est rarement où l'erreur apparaît. Ce stage conçoit un agent IA qui corrèle Airflow, dbt (data build tool) et un warehouse pour remonter à la cause racine et déclencher une remédiation. Le WHY Aujourd'hui, un incident data mobilise un(e) ingénieur(e) pour éplucher les logs, lineage dbt et warehouse manuellement. Ce stage explore une conviction : un agent IA bien conçu peut porter ce rôle: alerter, aider à debugger, et progressivement agir de façon autonome et traçable. Les missions Prendre en main et instrumenter une Modern Data Stack complète (Airflow, dbt Core, cloud provider) pour comprendre finement le comportement de chaque brique et les types d’incidents possibles Concevoir et implémenter un agent IA capable d’être déclenché automatiquement par Airflow, de corréler les informations issues de l’orchestration, des transformations dbt et du warehouse pour produire un diagnostic en langage naturel Définir et implémenter une stratégie de remédiation autonome : quand l’agent agit seul, quand il escalade à un humain, et comment il trace ses décisions Le déroulement du stage  Étape 1 — Découverte et cadrage : Prise en main de la stack, benchmark des approches et outils existants autour de l’observabilité et des agents IA, définition des scénarios d’incidents à couvrir et mise en place de l’environnement de développement. Étape 2 — Exploration : Conception de l’architecture de l’agent, identification des sources d’information pertinentes sur chaque brique, premiers tests de corrélation et de raisonnement sur des pannes simulées. Étape 3 — Réalisation : agent assistant : Implémentation d’un agent qui, à chaque incident détecté, produit automatiquement un rapport structuré (diagnostic, cause racine, actions recommandées) disponible quand le dev reprend la main le matin. Étape 4 — Réalisation : agent autonome : Extension de l’agent vers l’autonomie : déclenchement en temps réel, prise de décision et remédiation automatique sur les cas maîtrisés, escalade humaine sur les cas complexes. Étape 5 — Partage : Restitution interne OCTO, rédaction d’un article de blog, soutenance de stage Vous préparez un BAC+5 (Master ou école d'ingénieur) avec une spécialisation Data Engineering ou IA appliquée Vous avez de bonnes bases en Python et une familiarité avec les architectures data modernes (orchestration, transformation, stockage) Vous avez des notions sur les LLM, agents IA et RAG, et l'envie d'approfondir ces sujets Vous aimez travailler sur des sujets ouverts, où il faut parfois tracer son propre chemin Vous êtes rigoureux(se), curieux(se) et sensible à la culture open source OCTO Rewards Et parce que nous savons qu’un job n’est pas “juste” un job, on vous partage aussi quelques petits + qui font notre différence : 7 participations, 7 certifications et surtout 6…