Data Engineer Spark & PySpark / Databricks (F/H)
CELADSaaS B2BPubliée il y a 5 jours
400 €/j
- Lieu
- Lyon · Hybride
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 16 novembre 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 dans la médiane des 74 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 415 €/jour (moitié centrale : 360 à 545 €/jour).
- 14 missions data engineer sont ouvertes à Lyon en ce moment, sur 532 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 : Spark (107 missions), Databricks (142 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇
🏠 2 à 3 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum
Vous aimez travailler sur toute la chaîne de traitement de la donnée, de la compréhension des besoins métier jusqu'à sa restitution ?
Nous recherchons actuellement un.e Data Engineer Spark & PySpark / Databricks pour rejoindre l'équipe Data/BI de l'un de nos clients.
Votre mission : faire évoluer l'architecture décisionnelle existante, développer et optimiser les traitements de données et participer à une migration vers Databricks.
Un poste qui combine développement, modélisation de données et échanges avec les équipes métier.
Votre mission : faire évoluer la plateforme Data
Vous interviendrez sur les différentes étapes de la chaîne décisionnelle, depuis l'identification des données jusqu'à leur exploitation pour le reporting métier.
Concrètement, vous serez amené à :
- Comprendre les besoins métier : échanger avec les interlocuteurs métier, analyser leurs attentes et identifier les données nécessaires.
- Concevoir et faire évoluer les modèles de données : enrichir les entrepôts de données et les datamarts pour répondre aux besoins de reporting.
- Développer les traitements Data : concevoir des pipelines d'intégration et des traitements Spark pour transformer et préparer les données.
- Améliorer la qualité et les performances : contrôler, nettoyer les données et optimiser les traitements existants.
- Participer à la migration vers Databricks : contribuer à l'évolution de l'architecture et des traitements dans le cadre de cette migration.
- Assurer la fiabilité des développements : réaliser les tests, documenter les solutions, participer aux déploiements et assurer la maintenance.
Compétences attendues
Indispensables
- Spark
- Databricks