Data Engineer Hadoop/PySpark – Charenton-le-Pont
BiforaFintechPubliée il y a 2 jours
240 €/j
- Lieu
- Charenton-le-Pont · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 6 octobre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français, Anglais
- 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 en dessous de la médiane des 62 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 : 385 à 500 €/jour).
- 6 missions data engineer sont ouvertes à Charenton-le-Pont en ce moment, sur 512 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 (41 missions), Shell (126 missions), Jenkins (231 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la banque, un(e) Data Engineer Hadoop/PySpark.
Environnement technique Hadoop, Python, PySpark, Hive, SQL, Git, Jenkins, Jira, Shell scripting (Unix/Linux), méthodologie Agile/SCRUM. Un plus : Indexima, Alteryx, Altair, GCP/BigQuery, bibliothèques Python orientées API.
Contexte Au sein de la direction IT d'un grand groupe bancaire, l'équipe Technologies & Opérations met à disposition des différents pôles métiers (transformation, workplace, banque de proximité) l'ensemble des applications nécessaires à leur activité. Dans ce cadre, le consultant interviendra en soutien à l'équipe de production applicative et devops sur les évolutions techniques du datalake du CIO Office.
Missions
Concevoir et déployer de nouveaux flux d'ingestion ainsi que des traitements de préparation et transformation de données
Faire évoluer et fiabiliser les pipelines de données existants, combinant PySpark et scripts shell
Assurer l'interface avec l'équipe devops pour transmettre les besoins d'évolution de la plateforme
Contribuer à la fiabilité, la performance et la qualité globale du datalake
Compétences attendues Hadoop, PySpark, Python, Hive, SQL, Git, Jenkins, Jira, Shell Unix/Linux, Agile/SCRUM, Anglais professionnel, Indexima, Alteryx, Altair, GCP/BigQuery, API Python
Compétences attendues
Indispensables
- Hadoop
- Python
- SQL
- Git
- Jenkins
- Jira
- Shell
- Linux
Appréciées
- Agile
- Scrum
- Alteryx
- GCP
- BigQuery