CDI92 Hauts-de-Seine
Data Engineer
Hybride
Notre Client recherchée pour cette mission un Data Engineer
Les tâches au quotidien seront :
- Définir et analyser les structures de données
- Concevoir, construire et gérer des pipelines ETL (Extraction, Transformation, Chargement) qui ingèrent des données brutes
provenant de diverses sources, les transforment et les chargent dans des entrepôts ou des lacs de données
- Concevoir et gérer des solutions de stockage, telles que les entrepôts de données (Amazon Redshift), entrepôts de données (AWS S3 avec Databricks) ou bases de données NoSQL
- Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, les analystes et les équipes commerciales pour comprendre les données besoins, recueillir les exigences
- Garantir la fiabilité de la production (surveillance, alerte et intervention selon les besoins)
- Expérimenter les technologies de données émergentes et les meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure de données et l'efficacité des flux de travail
Les compétences requises pour cette mission sont :
- Justifier d'au moins 5 ans d'expérience professionnelle dans ce domaine
- Avoir une expertise avancée en Python est essentielle, ainsi que de solides compétences en Java (Spring Boot), et la connaissance de Scala est un atout
- Avoir une excellente connaissance des processus ETL et des pipelines de données
- Avoir une bonne expérience pratique de la création, de la gestion et de l'optimisation des flux de données sur Databricks, y compris l'utilisation de Spark pour le traitement de données à grande échelle
- Avoir de l'expérience en solutions de stockage (stockage objet / bases de données relationnelles / NoSQL)
- Avoir une bonne connaissance avec le Cloud AWS
-
Informations de la mission :
Les tâches au quotidien seront :
- Définir et analyser les structures de données
- Concevoir, construire et gérer des pipelines ETL (Extraction, Transformation, Chargement) qui ingèrent des données brutes
provenant de diverses sources, les transforment et les chargent dans des entrepôts ou des lacs de données
- Concevoir et gérer des solutions de stockage, telles que les entrepôts de données (Amazon Redshift), entrepôts de données (AWS S3 avec Databricks) ou bases de données NoSQL
- Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, les analystes et les équipes commerciales pour comprendre les données besoins, recueillir les exigences
- Garantir la fiabilité de la production (surveillance, alerte et intervention selon les besoins)
- Expérimenter les technologies de données émergentes et les meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure de données et l'efficacité des flux de travail
Les compétences requises pour cette mission sont :
- Justifier d'au moins 5 ans d'expérience professionnelle dans ce domaine
- Avoir une expertise avancée en Python est essentielle, ainsi que de solides compétences en Java (Spring Boot), et la connaissance de Scala est un atout
- Avoir une excellente connaissance des processus ETL et des pipelines de données
- Avoir une bonne expérience pratique de la création, de la gestion et de l'optimisation des flux de données sur Databricks, y compris l'utilisation de Spark pour le traitement de données à grande échelle
- Avoir de l'expérience en solutions de stockage (stockage objet / bases de données relationnelles / NoSQL)
- Avoir une bonne connaissance avec le Cloud AWS
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Informations de la mission :
- Début de mission : Dès que possible
- Durée : 2.1 mois
- Date de publication : 25/05/26 à 11:36
- Date limite de candidature : 22/06/26
Compétences recherchées
Python (Indispensable)java springboot (Indispensable)Scala; ETL (Indispensable)pipeline de données (Indispensable)Databricks; AWS (Indispensable)NoSQL (Indispensable)AWS (Indispensable)SPark; Aglie Safe (Indispensable)Data Engineer (Indispensable)Scala (Indispensable)ETL (Indispensable)Databricks (Indispensable)Aglie Safe (Indispensable)Anglais (Indispensable)
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