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Publié aujourd'hui

Data Engineer Java - Spark Hf - Niveau 2 H/F

Entreprise
Localisation
Paris - 75
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Confirmé
Rémunération
41,2–67,5 k€/an• Salaire annuelestimation

Salaire du marché

Médiane du marché
49k€
Estimation
45k€fourchette habituelle55k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 98 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 49k€ (45k€–55k€).

Salaire du marché pour Data Engineer (Confirmé) en France : médiane 49 000 €/an, P25–P75 : 45 000–55 000 €/an, n = 98 offres. Salaire Java à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Détail du poste

Localisation : Île-de-France (92 / 94)
Secteur : Banque / Conseil
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Contexte de la mission
Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme data, un grand groupe bancaire renforce ses équipes Data Engineering.
Vous interviendrez au sein de la DSI sur un environnement hybride combinant DataLake on-premise et Cloud Azure, avec pour objectif de répondre aux enjeux métiers liés à la valorisation et à l'exploitation des données.
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Vos missions
En tant que Data Engineer, vous serez en charge de :
-Concevoir et développer les pipelines d'intégration de données (on-premise & Azure)
-Traiter, structurer et fiabiliser les données au sein du DataLake
-Participer à l'analyse et à la valorisation des données
-Exposer les données via APIs, cubes ou outils de restitution
-Assurer le support et le maintien en condition opérationnelle
-Contribuer aux phases de tests (UAT) et aux mises en production
-Rédiger la documentation technique et suivre les releases
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Environnement technique
-Langages & Data : Java, Spark, SQL Server (SSIS, SSAS, SSRS)
-Orchestration & Data : Airflow
-Cloud & Infra : Azure, Docker, Kubernetes
-CI/CD & Qualité : Jenkins, GitHub, Sonar
Compétences requises : Profil recherché
-4 à 8 ans d'expérience en Data Engineering
-Maîtrise impérative de Java et Spark (critère déterminant)
-Bonne connaissance des environnements Big Data et Cloud (Azure)
-Expérience en environnements agiles
-Sensibilité aux enjeux de performance et qualité des données
-Bon niveau d'anglais professionnel

Exigences du poste

Compétences requises

  • Java
  • Apache Spark
  • SQL Server
  • SSIS
  • SSAS
  • SSRS
  • Airflow
  • Azure
  • Docker
  • Kubernetes
  • Jenkins
  • GitHub
  • SonarQube

Un plus

  • Finance (domaine)
  • Data Lake
  • Cloud
  • API Development
  • SQL
  • Anglais
  • Big Data
  • CI/CD
  • Data Engineering
  • Data Quality
  • MCO
  • Documentation technique

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