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Alternant Python Developer - Web Scraping & Data Collection (H/F)

Non renseigné

Francia📅 20/10/2026

Descripción

Description du poste Au sein de l'équipe Digital Shelf de NIQ, vous participerez au développement et à l'amélioration de solutions de collecte de données web à grande échelle. Vous serez accompagné(e) par des ingénieurs expérimentés et contribuerez à des projets variés autour du scraping, de l'automatisation et du traitement de données. Vos missions - Développer et maintenir des crawlers Python à l'aide de frameworks et bibliothèques spécialisées. - Contribuer à l'analyse et à la compréhension des API web et mobiles à l'aide d'outils tels que Frida, mitmproxy, Charles Proxy ou Burp Suite. - Identifier les mécanismes pouvant limiter l'accès automatisé aux données (JavaScript, détection navigateur, protection anti-bot, etc.) et participer à l'amélioration de nos solutions de collecte. - Mettre en place des outils de monitoring et d'alerte afin de détecter rapidement les anomalies ou les échecs de collecte. - Travailler en collaboration avec les équipes produit et engineering pour assurer la qualité et la fiabilité des données collectées. Profil recherché - Vous possédez de bonnes bases en Python et souhaitez approfondir vos compétences sur des projets concrets. - Vous avez un intérêt marqué pour le web, les protocoles HTTP, les API et l'automatisation. - Vous connaissez ou souhaitez découvrir des outils tels que Requests, httpx, Scrapy, Playwright ou Selenium. - Vous êtes curieux(se), autonome et aimez comprendre le fonctionnement technique des systèmes. - Vous disposez de bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. - Vous êtes à l'aise dans un environnement collaboratif et appréciez le partage de connaissances. Compétences appréciées Les compétences suivantes constituent un plus, sans être obligatoires : - Connaissance des technologies anti-bot et des techniques de fingerprinting. - Premières expériences de projets de scraping ou d'automatisation. - Notions de Linux et des environnements cloud (GCP de préférence). - Familiarité avec Docker, Kubernetes o
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