Data Engineer Senior - Spark - Scala H/F

collectivite

  • Nanterre - 92
  • Indépendant
  • Bac +2
  • Bac +3, Bac +4
  • Bac +5
  • Services aux Entreprises
Lire dans l'app

Les compétences pour ce job

  • Scala

Détail du poste

Information importante

Type de contrat: Freelance

Taux journalier : 550

Localisation : 92000 Nanterre, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail : Hybride

Publié le : 24 juin 2026

Le besoin

Missions

Concevoir et développer les traitements Data

  • Développer et maintenir les pipelines de données sous Spark/Scala.

  • Concevoir les flux d'ingestion, de transformation et d'exposition des données.

  • Participer à la mise en oeuvre de l'architecture cible Bronze / Silver / Gold.

  • Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements.

Accompagner la transformation de la plateforme

  • Participer à la rationalisation du Data Lake et à la réduction des copies de données.

  • Contribuer à la mise en place d'une source de vérité unique (Single Source of Truth).

  • Accompagner la transition des traitements batch vers des architectures orientées événements.

Mettre en oeuvre les flux temps réel

  • Déployer et maintenir les solutions de streaming basées sur Kafka.

  • Concevoir et implémenter les mécanismes de Change Data Capture (CDC).

  • Assurer l'intégration des flux en temps réel avec les systèmes existants.

Maintenir et faire évoluer le patrimoine technique

  • Intervenir sur les environnements historiques Oracle, HDFS et Hive.

  • Participer aux optimisations de performance et aux travaux de migration.

  • Respecter les standards de développement, de versionning et d'exploitation.

Collaborer avec les parties prenantes

  • Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Tech Leads, Chefs de Projet et équipes Infrastructure.

  • Participer aux échanges techniques et aux arbitrages d'architecture.

  • Communiquer efficacement sur l'avancement, les risques et les points de vigilance.

Environnement Technique

Obligatoire

  • Spark

  • Scala

  • Kafka

  • CDC (Change Data Capture)

  • Oracle

  • HDFS

  • Hive

  • Git

  • Protocoles de transfert de fichiers (SFTP, FTPS, etc.)

Connaissances appréciées

  • Architectures Data Lake modernes

  • Streaming Data

  • Event-Driven Architecture

  • Architecture Bronze / Silver / Gold

  • Environnements Big Data On-Premise

Contexte technologique

  • Infrastructure 100 % On-Premise

  • Oracle Big Data Appliance

  • Hadoop (en phase de dépréciation)

  • Databricks utilisé uniquement par le Data Lab

  • Réflexions en cours sur certaines évolutions Cloud

Infos complémentaires

550

Publiée le 24/06/2026 - Réf : 162135fd95407be5831031102448fe38

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