🎯 Contexte de mission

Au sein d’une DSI évoluant dans un environnement Big Data, la mission s’inscrit dans une architecture collectant les données issues de différents systèmes Back Office et alimentant un Datawarehouse communautaire sur Exadata via un Datalake.

Vous rejoindrez une équipe dédiée à la Gestion Courante Décisionnel / Datalake, avec pour objectif d’assurer la disponibilité, la qualité de service et l’évolution des applications décisionnelles développées en Spark / Scala.

La mission combine ainsi exploitation applicative, traitement d’incidents fonctionnels, évolutions et maintien en conditions opérationnelles sur un périmètre Big Data.

🛠️ Missions principales et rôle

• Assurer le suivi quotidien des traitements Spark / Scala.

• Analyser et corriger les incidents applicatifs fonctionnels, y compris les éventuelles reprises de données.

• Réaliser les évolutions applicatives confiées.

• Concevoir et exécuter les tests de correction et de développement.

• Préparer et réaliser les mises en production.

• Mettre à jour la documentation technique et fonctionnelle.

• Assurer le suivi des activités et des actions au sein de l’équipe.

• Rendre compte régulièrement de l’avancement au chef de projet.

• Contribuer au maintien de la qualité de service (QOS) sur l’ensemble du périmètre applicatif.

🎯 Objectifs

• Garantir la continuité et la qualité de fonctionnement des traitements décisionnels.

• Assurer une résolution efficace et pérenne des incidents.

• Accompagner les évolutions du périmètre applicatif.

• Fiabiliser les traitements et les données.

• Contribuer à l’industrialisation et à la documentation des activités de gestion courante.

📦 Livrables

• Spécifications des corrections et développements dans le respect des délais et charges définis.

• Plans et cas de tests.

• Documentation technique et fonctionnelle mise à jour.

• Suivi interne des activités de l’équipe.

• Corrections et développements livrés en production.

💻 Compétences requises

Big Data & Data Engineering

• Spark

• Scala

• Hadoop

• Hive

• HDFS

• YARN

• Oozie

• Parquet

• Kafka / Spark Streaming

• MongoDB

• JSON / Avro

• Cloudera

Développement & outils

• Java

• Scala

• Git

• Shell

• Unix / Linux

Bases de données

• Oracle

Environnement complémentaire

• Une connaissance de GCP est appréciée.

• Une expérience dans un contexte technologique Big Data similaire est nécessaire.

👤 Profil

• Expérience significative en Data Engineering / Big Data, avec plus de 5 ans d’expérience sur Spark et Scala.

• Expérience incontournable en gestion courante applicative.

• Bonne maîtrise des environnements de production et du traitement des incidents.

• Capacité à analyser des problématiques fonctionnelles et techniques complexes.

• Bonne qualité rédactionnelle.

• Excellent relationnel et capacité à travailler avec différents interlocuteurs.

• Autonomie, rigueur et sens du service.

• Capacité à intervenir sur l’ensemble du cycle : analyse → correction/développement → tests → documentation → mise en production.