🧩 Expert Hadoop / Data Engineer – Cloudera CDP, Spark, Kafka & IaC - CDI

Salaire: 💶 Budget : 70 à 80 K€ (selon profil et séniorité)

🧩 Expert Hadoop / Data Engineer – Cloudera CDP, Spark, Kafka & IaC

🗂️ Informations pratiques :

📍 Département : Paris (75)

🗓️ Démarrage : Août / septembre 2026

⏳ Durée : 12 mois, reconductible

🧾 Contrat : CDI

💶 Budget : 70 à 80 K€ (selon profil et séniorité)

🧑‍💻 Télétravail : Aucun télétravail – présence sur site à 100 %

🧠 Séniorité : 10 à 20 ans d’expérience

👤 Poste ouvert : 1

🌍 Secteur : Banque / Infrastructure Big Data

🧩 Contexte :

Dans le cadre de l’évolution et du maintien d’une infrastructure Big Data critique, nous recherchons un Expert Hadoop / Data Engineer afin d’accompagner l’administration, l’optimisation et la modernisation d’une plateforme Cloudera CDP.

La mission vise à garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la fiabilité des clusters Hadoop. Le consultant interviendra notamment sur les montées de version, les incidents techniques complexes, l’automatisation des déploiements et l’amélioration continue du socle Big Data.

Il travaillera en coordination avec les équipes internes et l’éditeur Cloudera, dans un environnement de production bancaire exigeant nécessitant une forte autonomie et une expertise technique approfondie.

🎯 Missions principales :

• Administrer, maintenir et faire évoluer les clusters Hadoop reposant sur Cloudera CDP.

• Piloter les montées de version des composants Hadoop et sécuriser les changements associés : préparation, tests, rollback et mise en production.

• Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques complexes, notamment dans le cadre de task forces.

• Automatiser les déploiements, le patching et les opérations d’exploitation avec Ansible, Terraform, Terragrunt et AWX.

• Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Big Data.

🛠️ Environnement technique :

• Plateforme Big Data : Hadoop, Cloudera CDP 7.1.9, administration de clusters, exploitation, upgrades

• Traitements distribués : Apache Spark, performance, optimisation des traitements, forte volumétrie

• Ingestion & streaming : Apache Kafka, Apache NiFi, flux de données, intégration

• Infrastructure as Code : Ansible, Terraform, Terragrunt, AWX, automatisation des déploiements et du patching

• Scripting & versioning : Shell, Git, GitHub, scripts d’exploitation

• Production & MCO : gestion des incidents complexes, task forces, changements, rollback, mises en production

• Performance & sécurité : disponibilité, fiabilité, optimisation, sécurisation des plateformes Big Data

• Documentation & gouvernance : documentation technique, suivi des évolutions, planning de production, coordination éditeur