Data Engineer Spark/AWS/Iceberg
OBJECTWAREÉducationPubliée hier
~ 350 – 450 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Île-de-France · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 19 octobre 2026
- Expérience
- Junior (0-3 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.
- 61 missions data engineer sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 518 pour ce métier en France.
- 2 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Apache Iceberg (7 missions), Spark (94 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil junior (0-3 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la construction et à l’évolution d’une plateforme Data alimentant des produits et services à forte volumétrie.
Au sein d’une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, développeurs, DevOps, Scrum Masters et Product Owners, vous évoluerez dans un environnement Agile / Scrum.
Vos missions
Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec Apache Spark.
Modéliser et faire évoluer des tables Apache Iceberg sur Amazon S3, en garantissant performance, évolutivité et gouvernance.
Fiabiliser et industrialiser les flux de données afin de garantir leur fraîcheur, cohérence et disponibilité.
Mettre en place des contrôles de qualité des données : complétude, unicité, fraîcheur, cohérence et traçabilité.
Développer des traitements robustes et résilients : rejouabilité, gestion des erreurs, retries, backfill et gestion des données en retard.
Mettre en place le monitoring et l'observabilité des pipelines : métriques, logs, dashboards et alertes.
Participer aux phases de tests : tests unitaires, intégration, qualité des données, performance et montée en charge.
Documenter les pipelines, modèles de données, procédures d’exploitation et choix techniques.
Participer aux pratiques de CI/CD et aux revues de code.
Environnement technique
Apache Spark – Apache Iceberg – AWS – Amazon S3 – Python et/ou Scala – SQL – Git – CI/CD – Monitoring & Alerting
Profil recherché
Formation supérieure en informatique, Data ou ingénierie.
Première expérience en Data Engineering.
Bonne maîtrise de Spark et SQL.
Expérience en Python ou Scala appréciée.
Bonne connaissance des architectures Data sur AWS, notamment S3.
Compétences attendues
Indispensables
- Spark
- AWS
- Apache Iceberg
- CI/CD
Appréciées
- Scrum
- Agile
- Python
- Scala
- SQL
- Git