CLS, filiale du CNES  et de la CNP, est une société à mission internationale, pionnière dans la fourniture de solutions d'observation et de surveillance de la Terre depuis 1986.

Sa vision est d'imaginer et de déployer des solutions innovantes pour comprendre, protéger notre Planète et gérer durablement ses ressources.

Opérateur historique des balises Argos, CLS, avec plus de 1200 collaborateurs dans le monde, sur près de 41 sites dans 20 pays et un chiffre d’affaires annuel de près de 220 millions d’euros en 2025, figure parmi les spécialistes des services satellitaires en utilisant les technologies spatiales les plus avancées, couplées au génie logiciel et à la data-sciences.

L’entreprise œuvre dans 5 secteurs d’activités stratégiques :

• la gestion durable des pêches,
• la surveillance environnementale et le climat,
• la sécurité maritime,
• la mobilité,
• les énergies et infrastructures.

L’entreprise fournit notamment des services satellitaires basés sur :

• la localisation et la collecte de données environnementales (200 000 balises sont traitées chaque mois, bouées dérivantes, balises équipant des animaux, flottes de pêche ou encore de commerce, etc.),
• l’observation des océans et des eaux continentales (plus de 20 instruments, embarqués à bord de satellites, livrent quotidiennement des informations à CLS sur les mers et les océans du globe),
• et la surveillance des activités terrestres et maritimes (près de 20 000 images radar et optique et plusieurs centaines d’heures de vol effectuées par des drones sont traitées et analysées chaque année).

 

L’équipe de la BU Mobility de CLS, en collaboration avec le Data Lab, recherche un(e) stagiaire de fin d’études pour contribuer à un projet de valorisation et de fiabilisation des données autour du sujet suivant :

« Conception d’un POC Data Engineering pour la traçabilité End-to-End d’un parc connecté »

Tes missions si tu nous rejoins :

• Cartographier les différentes sources de données internes et externes (opérateurs télécoms, plateformes de gestion des équipements et des assets, applications métiers et ERP) et analyser leur structure, leur qualité et leurs modalités d’accès ;
• Concevoir un modèle de données unifié permettant de reconstituer les liens entre les cartes SIM, les boîtiers, les véhicules et autres assets, les clients, les comptes de facturation et les factures ;
• Développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données afin de nettoyer, normaliser et consolider les informations issues de sources hétérogènes ;
• Mettre en œuvre des règles de rapprochement et de réconciliation des données pour reconstituer la chaîne de traçabilité End-to-End et identifier les associations manquantes ou incohérentes ;
• Réaliser un Proof of Concept fonctionnel permettant d’explorer le parc connecté et de détecter des anomalies : SIM non affectées, équipements sans asset associé, assets sans client ou équipements non rapprochés de la facturation ;
• Tester la fiabilité des traitements, mesurer la qualité des rapprochements et documenter les choix techniques ainsi que les perspectives d’industrialisation.

L’environnement technique que nous utilisons :

• Python, SQL, Databricks et/ou Apache Spark pour l’ingestion, le traitement et la transformation des données ;
• Sources de données relationnelles, fichiers et API REST ; outils de versioning et de collaboration utilisés au sein du Data Lab.

Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master 2, avec une spécialisation en Data Engineering, Big Data, informatique ou Data Science à dominante technique, tu souhaites mettre tes compétences au service d’un projet concret de structuration et de valorisation des données.

Compétences requises :

• Bonnes bases en Python et SQL ;
• Compréhension des bases de données et intérêt pour la modélisation et les traitements de données ;
• La maitrise de la langue anglaise est indispensable pour mener à bien ta mission.

Qualités recherchées :

• Goût du travail en équipe ;
• Curiosité, rigueur, autonomie ;
• Ouverture d’esprit, aisance relationnelle, flexibilité, esprit d’analyse.

Le petit plus :

Une connaissance ou un intérêt pour Databricks, Apache Spark, les architectures Lakehouse, les pipelines ETL/ELT, les API REST ou les problématiques de Data Quality serait un atout.

Tu aimes les challenges, tu as l’esprit d’équipe, alors, demain avec l’ensemble des équipes de CLS, nous rendrons nos systèmes plus efficients et utilisés par le plus grand nombre. Viens rejoindre l’aventure !

Durée du stage souhaitée : 6 mois minimum, jusqu’à 9 mois

Date de démarrage souhaitée : début mars 2027