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Data Engineer Senior / Big Data (AWS & Kafka & Streaming temps réél) (Python /pandas / Spark/ SQL) (IT) / Freelance
WINSIDE Technology —Paris (75)
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- SQL
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CybelAngel —Paris (75)
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Spendesk —Paris (75)
- Télétravail partiel
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Swile —Paris (75)
- Télétravail partiel
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Senior Business Data Scientist - Marketing & Commercial effectiveness (H/M/N)
Ekimetrics —Paris (75)
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Stage Septembre 2026 Business Data Scientist - Marketing effectiveness(H/F/N)
Ekimetrics —Paris (75)
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ACT-ON TECHNOLOGY —Neuilly-sur-Seine (92)
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Senior Developer Python/Angular H/F
NEXTON —Paris (75)
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BEEZEN —Montreuil (93)
Contexte de la missionLa squad Server de mon client orchestre et expose les produits de virtualisation d'OS pour l'ensemble du Groupe.
De 400 € à 550 € par jour
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Data Engineer Senior / Big Data (AWS & Kafka & Streaming temps réél) (Python /pandas / Spark/ SQL) (IT) / Freelance
WINSIDE Technology —Paris (75)
Assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'infrastructure Data sur AWS et des produits existants, tout en concevant et déployant des topics…
De 400 € à 550 € par jour
il y a 1 jour

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Ingénieur Data Scientist, Paris (75) : emplois

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Data Engineer Senior / Big Data (AWS & Kafka & Streaming temps réél) (Python /pandas / Spark/ SQL) (IT) / Freelance

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Détails de l'emploi

Indépendant / freelance
De 400 € à 550 € par jour
Il y a 1 jour

Qualifications

Azure
Big data
Spark
Google Cloud Platform
SQL
Pandas
AWS
Scala
Terraform
S3
Kafka
Jenkins
GitLab
Python
Hadoop

Description complète du poste

Dans le cadre de la maintenance et du passage à l'échelle de nos différents outils de datavisualisation et d'analytics, la mission vise à assurer la robustesse des chaînes de traitement de données, l'optimisation des performances et l'intégration de nouveaux cas d'usage analytiques.

Objectif poursuivi pour cette mission :
Assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'infrastructure Data sur AWS et des produits existants, tout en concevant et déployant des topics événementiels permettant la diffusion et la consommation de données en temps réel. La mission vise à renforcer la robustesse, la scalabilité et l'interopérabilité des plateformes de données afin de répondre aux nouveaux besoins métiers et analytiques.

Compétences métier souhaitables :
? Bonne compréhension des architectures Data modernes (Data Lake, Data Mesh, Event-Driven Architecture).

? Maîtrise des principes de conception et d'industrialisation des flux de données batch et temps réel.

? Connaissance des architectures événementielles et des mécanismes de publication/consommation d'événements (topics, messaging, streaming).

? Expérience des environnements Cloud AWS et des bonnes pratiques d'exploitation associées.

? Compréhension des enjeux de gouvernance, de qualité et de traçabilité des données.

? Capacité à concevoir des solutions robustes, résilientes et évolutives répondant aux besoins

métiers

Liste des technologies :
||Catégorie||Compétences Obligatoires||Compétences Souhaitées||

|*Big Data*|Spark (PySpark/Spark SQL), optimisation des jobs| Hadoop|

|*Streaming*|Kafka (producteur/consommateur, topics, partitions)|Kafka Connect|

|*Langages*|Python (Pandas, PySpark), SQL|Scala (option)|

|*Cloud*|AWS/GCP/Azure|Terraform, Cloud Storage (S3, GCS)|

|*Monitoring*|Datadog (métriques custom, API)|Prometheus, Grafana|

|*Outils Data*| |Airflow, Dataiku (intégration, recettes)|

|*DevOps*| |Kubernetes, Helm, Docker, CI/CD (GitLab CI, Jenkins)|

Socle Technique : Cloud Public

Profil candidat:
Dans le cadre de la maintenance et du passage à l'échelle de nos différents outils de datavisualisation et d'analytics, la mission vise à assurer la robustesse des chaînes de traitement de données, l'optimisation des performances et l'intégration de nouveaux cas d'usage analytiques.

Objectif poursuivi pour cette mission :
Assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'infrastructure Data sur AWS et des produits existants, tout en concevant et déployant des topics événementiels permettant la diffusion et la consommation de données en temps réel. La mission vise à renforcer la robustesse, la scalabilité et l'interopérabilité des plateformes de données afin de répondre aux nouveaux besoins métiers et analytiques.

Compétences métier souhaitables :
? Bonne compréhension des architectures Data modernes (Data Lake, Data Mesh, Event-Driven Architecture).

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|*Monitoring*|Datadog (métriques custom, API)|Prometheus, Grafana|

|*Outils Data*| |Airflow, Dataiku (intégration, recettes)|

|*DevOps*| |Kubernetes, Helm, Docker, CI/CD (GitLab CI, Jenkins)|

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