Taux journalier (TJM): - Budget : 520 – 570 € HT/j / 55 – 65K€ (selon profil et séniorité)
- Senior Data Engineer – GCP / Cloudera / Spark / Scala / PySpark
- Informations pratiques
- Département : 75
- Démarrage : 08/06/2026
- Durée : 12 mois, reconductible
- Contrat : CDI ou freelance
- Budget : 520 – 570 € HT/j / 55 – 65K€ (selon profil et séniorité)
- Télétravail : 2 à 3 jours/semaine
- Séniorité : +5 ans
- Poste ouvert : 1
- Secteur : Banque / Big Data / Cloud Data
Dans le cadre d’un programme Data à forte volumétrie, nous recherchons un Senior Data Engineer afin d’intervenir sur des environnements GCP et Cloudera on-premise.
La mission consiste à développer des pipelines ETL / ELT, maintenir un socle Spark Hadoop existant développé en Java, tout en participant à un chantier stratégique de réécriture vers Scala ou PySpark.
Concevoir, développer et mettre en œuvre des pipelines ETL / ELT robustes et performants
Développer des traitements de données à grande échelle en Scala et/ou PySpark
Intervenir sur les environnements GCP et Cloudera
Participer à la conception et à l’évolution de l’architecture Data
Optimiser les requêtes et les performances des traitements
Mettre en place les processus de qualité de données et de monitoring
Collaborer avec les architectes, Tech Leads et analystes Data
Produire un code propre, maintenable et documenté
Participer aux revues de code et à l’amélioration des bonnes pratiques
Assurer le déploiement et la maintenance des plateformes et outils Data
Résoudre les problématiques techniques liées aux flux et plateformes de données
GCP : Cloud Functions, Cloud Run, Dataproc, BigQuery, Cloud Storage
Cloudera / Hadoop : HDFS, Spark, Hive, Ranger, Kerberos
Big Data : Spark, Scala, PySpark, Java, SQL
Data Engineering : ETL / ELT, optimisation de traitements, monitoring
Orchestration : Composer, Airflow, Control-M
Expérience significative en Big Data / Data Engineering
Expertise sur GCP, Hadoop / Cloudera, Spark, Scala et/ou PySpark
Très bonne maîtrise de Java
Expérience de réécriture de composants Java vers Scala ou PySpark
Solides connaissances en architectures Big Data et ingénierie des données
Bonne compréhension des problématiques de performance, sécurité et scalabilité
Capacité à travailler en autonomie et en équipe
Bonnes capacités de communication et de résolution de problèmes
- Une connaissance d’autres environnements cloud (Azure, AWS) est un plus.
