Data Engineer Big Data (F/H)
CELADFintechPubliée hier
500 €/j
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 7 octobre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 58 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 450 €/jour (moitié centrale : 360 à 500 €/jour).
- 162 missions data engineer sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 496 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Hadoop (37 missions), Spark (88 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre du renforcement d’un Chapitre Data au sein d’un grand acteur du secteur bancaire, nous recherchons un.e Data Engineer expérimenté.e pour rejoindre une squad métier et intervenir sur la conception, le développement, l’industrialisation et l’exploitation de solutions Data.
Votre rôle
Intégré.e à une équipe Agile, vous travaillerez en collaboration avec les PO, BA, développeurs et architectes sur l’ensemble du cycle de vie des solutions Data.
Vous serez notamment amené.e à :
Participer à la définition et à l’évolution de l’architecture Data ;
Analyser et affiner les besoins avec les PO et BA et les traduire en solutions techniques ;
Concevoir et développer des pipelines de collecte, ingestion, transformation et stockage ;
Développer des traitements Spark en batch et en streaming ;
Automatiser l’ingestion et orchestrer les flux de données ;
Intervenir dans des environnements Hadoop / Cloudera ;
Concevoir et exécuter les tests unitaires et automatisés ;
Industrialiser et déployer les développements sur les différents environnements ;
Assurer le bon fonctionnement des solutions en production et participer à la gestion des incidents ;
Mettre en place et optimiser le monitoring et l’observabilité ;
Contribuer à l’amélioration continue de la qualité du code et des pratiques de développement ;
Participer aux sujets de gouvernance, qualité, protection et traçabilité des données.
Compétences attendues
Indispensables
- Agile
- Spark
- Hadoop


