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Publié il y a 128 jours

Développeur Big Data / Data Engineer – Base des Pertes @ Spark @ Finance @ Paris - Freelance

Entreprise
Localisation
Paris, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Rémunération
550 - 570ۥ Taux journalier

Salaire du marché

Médiane du marché
535€/j
Dans le marché
454€/jfourchette habituelle605€/j
Cette offre : 560€/j

Basé sur 28 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 454€/j–605€/j, médiane 535€/j. Cette offre (560€/j) est dans la fourchette.

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Description du poste

Taux journalier (TJM): 550 - 570 € selon profil

Contexte & enjeux

Dans le cadre d’un projet Data orienté Base des Pertes, la mission vise à renforcer les capacités de développement, d’industrialisation et d’optimisation de traitements Big Data.

L’environnement cible repose sur une plateforme Cloudera / Hadoop, avec des traitements de données volumineux réalisés principalement en Spark Java. Les enjeux portent sur la conception de pipelines robustes, la qualité des données, la performance des traitements et l’industrialisation des déploiements dans un contexte exigeant.

Une expérience dans le secteur financier est attendue, idéalement sur des sujets liés à la gestion des risques de crédit.

Missions détaillées

1. Développement de pipelines de données

Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’optimisation de traitements Big Data.

Ses responsabilités incluront :

  • Concevoir, développer et optimiser des jobs Apache Spark en Java pour le traitement, la transformation et l’agrégation de grands volumes de données issus de sources diverses.

  • Implémenter des flux de données robustes et performants sur une plateforme Cloudera.

  • Utiliser HBase pour répondre à des besoins de stockage NoSQL rapides et d’accès à des données structurées ou semi-structurées.

  • Développer des requêtes SQL complexes sur Hive et Spark SQL pour l’extraction, l’analyse et la validation des données.

2. Optimisation et performance

Le consultant participera activement à l’amélioration de la performance des traitements et de la plateforme.

Les missions comprendront :

  • Monitorer la performance des jobs Spark.

  • Identifier les goulots d’étranglement dans les traitements.

  • Optimiser les requêtes SQL.

  • Optimiser les stratégies de lecture et d’écriture sur HDFS et HBase.

  • Proposer et mettre en œuvre des solutions permettant d’améliorer la scalabilité, la performance et l’efficacité globale de la plateforme.

3. Assurance qualité, industrialisation et DevOps

Le consultant contribuera à la fiabilité du code et à l’industrialisation des déploiements.

Il sera notamment amené à :

  • Écrire des tests unitaires et des tests d’intégration afin de garantir la qualité du code.

  • Participer aux processus de build et de déploiement via les outils de CI/CD.

  • Utiliser et intégrer les outils d’analyse de code statique dans le cycle de développement.

  • Gérer les dépendances et les versions applicatives avec Maven.

4. Collaboration et documentation

Le consultant travaillera en lien avec les équipes projet et contribuera à l’amélioration continue.

Les attendus incluent :

  • Documenter le code, les architectures et les processus.

  • Partager les bonnes pratiques de développement Big Data.

  • Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de l’équipe.

Stack technique

Big Data & Data Engineering

  • Apache Spark 3.x

  • Spark Java

  • Java 8

  • Scala, souhaitable

  • Cloudera

  • Hadoop

  • HDFS

  • Hive

  • HBase

  • Spark SQL

  • SQL

DevOps & Qualité

  • Jenkins

  • XLD

  • SonarQube

  • Checkmarx

  • Maven

  • CI/CD

  • Tests unitaires

  • Tests d’intégration

Domaines fonctionnels

  • BI

  • Data analyse

  • Data engineering

  • Data quality

  • Finance

  • Gestion des risques de crédit, idéalement

Modalités

  • Durée : 12 mois.

  • Démarrage souhaité : 01/06/2026.

  • Localisation : Paris.

  • Télétravail : 2 jours par semaine.

  • Langue : Français courant.

Exigences du poste

Stack technique :

Data EngineeringScalaPySparkApache SparkFinance (domaine)

Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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Recruteur
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