Data Engineer Scala/Apark H/F - Boulogne
WebnetSaaS B2BPubliée hier
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Boulogne-Billancourt · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 12 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.
- 5 missions data engineer sont ouvertes à Boulogne-Billancourt en ce moment, sur 565 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 : Scala (25 missions), Hadoop (36 missions), Airflow (70 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 de projets à forte volumétrie autour des domaines Risque, Finance et Reporting réglementaire, chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Big Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement et l’industrialisation de traitements de données à grande échelle.
Vous aurez pour mission missions
Environnement technique
Scala – Spark – Hadoop – HDFS – Hive – Airflow – SQL avancé – Bases relationnelles – NoSQL – CI/CD – DevOps
Une très bonne maîtrise des problématiques Big Data, volumétrie et optimisation des performances est indispensable.
Vos responsabilités
- La conception et le développement de pipelines de données batch.
- L’alimentation de datamarts réglementaires Risque et Finance.
- L’alimentation des systèmes de reporting financiers et risques.
- L’intégration de données issues de sources variées : Core Banking, bases relationnelles, fichiers partenaires, systèmes internes, etc.
- La mise en place de contrôles de qualité, cohérence et complétude des données.
- L’optimisation des traitements sur de fortes volumétries : partitionnement, gestion des ressources, performances Spark, optimisation des requêtes.
- L’industrialisation et le déploiement des traitements via CI/CD, orchestration et monitoring.
- La réalisation des tests unitaires et des TNR.
Compétences attendues
Indispensables
- Scala
- Spark
- CI/CD
- RGPD
- Agile
- Hadoop
- Airflow
- SQL