Data Engineer Spark & PySpark / Databricks (F/H) - Freelance

Taux journalier (TJM): 400 à 450 €/j

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇

🏠 2 à 3 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum

 

Vous aimez travailler sur toute la chaîne de traitement de la donnée, de la compréhension des besoins métier jusqu'à sa restitution ?

 

 

Nous recherchons actuellement un.e Data Engineer Spark & PySpark / Databricks pour rejoindre l'équipe Data/BI de l'un de nos clients.

 

Votre mission : faire évoluer l'architecture décisionnelle existante, développer et optimiser les traitements de données et participer à une migration vers Databricks.

 

Un poste qui combine développement, modélisation de données et échanges avec les équipes métier.

 

 

Votre mission : faire évoluer la plateforme Data

Vous interviendrez sur les différentes étapes de la chaîne décisionnelle, depuis l'identification des données jusqu'à leur exploitation pour le reporting métier.

 

Concrètement, vous serez amené à :

- Comprendre les besoins métier : échanger avec les interlocuteurs métier, analyser leurs attentes et identifier les données nécessaires.

- Concevoir et faire évoluer les modèles de données : enrichir les entrepôts de données et les datamarts pour répondre aux besoins de reporting.

- Développer les traitements Data : concevoir des pipelines d'intégration et des traitements Spark pour transformer et préparer les données.

- Améliorer la qualité et les performances : contrôler, nettoyer les données et optimiser les traitements existants.

- Participer à la migration vers Databricks : contribuer à l'évolution de l'architecture et des traitements dans le cadre de cette migration.

- Assurer la fiabilité des développements : réaliser les tests, documenter les solutions, participer aux déploiements et assurer la maintenance.

 

 

Votre environnement technique :

Vous évoluerez dans un environnement associant technologies Big Data, bases de données et outils décisionnels.

 

La stack de l'équipe :

- Traitement des données : Apache Spark, Databricks, PySpark

- Bases de données et stockage : Oracle, S3, Parquet

- Intégration et reporting : Informatica, Tableau

- Gestion de code et déploiement : Git, Jenkins