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Publié il y a 3 jours

Data Engineer Scala/Apark H/F - Boulogne

Entreprise
Localisation
Sèvres, Ile-de-France, France
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Senior
Rémunération
48 - 51ۥ Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
55k€
Sous le marché
48k€fourchette habituelle55k€
Cette offre : 0k€

Basé sur 113 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 48k€–55k€, médiane 55k€. Cette offre (0k€) est sous la fourchette.

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Description du poste

Dans le cadre de projets à forte volumétrie autour des domaines Risque, Finance et Reporting réglementaire, chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Big Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement et l’industrialisation de traitements de données à grande échelle.

Vous aurez pour mission missions

  • La conception et le développement de pipelines de données batch.
  • L’alimentation de datamarts réglementaires Risque et Finance.
  • L’alimentation des systèmes de reporting financiers et risques.
  • L’intégration de données issues de sources variées : Core Banking, bases relationnelles, fichiers partenaires, systèmes internes, etc.
  • La mise en place de contrôles de qualité, cohérence et complétude des données.
  • L’optimisation des traitements sur de fortes volumétries : partitionnement, gestion des ressources, performances Spark, optimisation des requêtes.
  • L’industrialisation et le déploiement des traitements via CI/CD, orchestration et monitoring.
  • La réalisation des tests unitaires et des TNR.
  • La documentation technique et la mise à jour des référentiels de données.
  • La prise en compte des contraintes de sécurité, confidentialité et conformité réglementaire : RGPD, classification, anonymisation des données.
  • La participation aux cérémonies Agile et aux réunions projets.
  • La contribution aux activités de Run quotidien et mensuel.

Environnement technique

Scala – Spark – Hadoop – HDFS – Hive – Airflow – SQL avancé – Bases relationnelles – NoSQL – CI/CD – DevOps

Une très bonne maîtrise des problématiques Big Data, volumétrie et optimisation des performances est indispensable.

Exigences du poste

Stack technique :

HadoopNoSQLScalaSQL

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

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