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Publié il y a 191 jours

🧩 Lead Data Engineer – Hadoop / Spark / Python (Contexte Big Data) - Freelance

Entreprise
Localisation
Lyon, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Top profil
Rémunération
6 000 - 720 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
560€/j
Estimation
500€/jfourchette habituelle650€/j

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 48 offres pour ce poste (Top profil, France), le marché se situe autour de 560€/j (500€/j–650€/j).

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Description du poste

Taux journalier (TJM): 💶 Budget : 500 € HT/j max / 50-60 Keuros annuel (selon profil)

🧩 Lead Data Engineer – Hadoop / Spark / Python (Contexte Big Data)

🗂️ Informations pratiques
📍 Département : Lyon (69)
🗓️ Démarrage : 20/04/2026
⏳ Durée : 36 mois, reconductible
đź§ľ Contrat : CDI ou freelance
💶 Budget : 500 € HT/j max / 50-60 Keuros annuel (selon profil)
🧑‍💻 Télétravail : 2 jours/semaine
🧠 Séniorité : senior (+7 ans)
👤 Poste ouvert : 1
🌍 Secteur : Protection sociale / Data

đź§© Contexte

Dans un environnement Big Data critique, vous intervenez sur une plateforme Hadoop Cloudera dédiée à la gestion et à l’exploitation de volumes importants de données.

La mission s’inscrit dans un contexte de renforcement des capacités data avec des enjeux forts autour de la performance, de la maintenabilité et de l’industrialisation des traitements.

Vous rejoignez une équipe data avec un rôle clé à la fois technique et transverse, incluant du lead technique et de l’accompagnement.

🎯 Missions principales

  • Prendre en charge les Ă©volutions et la maintenance des pipelines d’alimentation du Data Lake

  • DĂ©velopper et optimiser les traitements Big Data (Spark / Hive / SQL)

  • Mettre en place des extractions de donnĂ©es complexes

  • Assurer un rĂ´le de lead technique (revue de code, cadrage technique, accompagnement)

  • Participer au support niveau 2 et Ă  la rĂ©solution d’incidents

  • Optimiser les performances des traitements et de la plateforme

  • Structurer l’activitĂ© (JIRA, documentation, bonnes pratiques)

  • RĂ©aliser du reverse engineering sur un SI data existant

  • Accompagner les utilisateurs et diffuser les bonnes pratiques

🛠️ Environnement technique

Big Data

  • Hadoop (Cloudera)

  • Hive / Impala

  • Spark / PySpark

  • YARN

Langages & scripting

  • Python (data processing / scripting)

  • Shell avancĂ© (bash)

  • SQL (niveau intermĂ©diaire Ă  avancĂ©)

Data Engineering

  • Pipeline data (jointures, optimisation, partitionnement…)

  • Optimisation Hive / Spark

  • Gestion de fichiers HDFS

Outils

  • Linux

  • JIRA

  • VBA / Jupyter (ponctuel)

Bonus

  • Kafka

  • Zeppelin

Exigences du poste

Stack technique :

🧩 Lead Data Engineer – Hadoop / Spark / Python (Contexte Big Data)

Plan d'action

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