Job position Data Engineer (Spark-Scala-Azure Devops) H/F
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Contexte et objectifs de la prestation :
Dans ce cadre, la prestation consiste à contribuer à/au(x) :
1. Projets de migration vers notre nouveau Datalake sur infra “Azure”
2. Projets de maintenance évolutive des Use Cases Data déjà existants
3. Cadrage et chiffrage du projet (et validation) et assistance et expertise dans la définition de la stratégie et solution technique.
4. L'assistance et l'expertise sur l’architecture technique (design et conception) des couches datalake et des moyens de restitutions,
5. La conduite du changement dans la mise en œuvre et l’uniformisation des pratiques Craft
6. La définition des normes et standards de qualité édictés sur le périmètre (qualité de code, sécurité, performance, build automatique, analytics)
7. La définition du bon niveau de la documentation technique et mise à jour associée Diverses étapes de développements notamment sur les développements complexes : chiffrage, conception, spécifications techniques,mise en place, tests, déploiement, revue de code
8. Challenge des choix techniques pour qu’ils soient en adéquation avec : le besoin du client, les normes et standards des entités d’architectures, l’innovation et les principes de la transformation digitale de la banque
Expertises :
1. Spark Scala 2. Cloudera, Azure 3. Mode Agile (Scrum) 4. Environnement anglophone.
Candidate profile
Livrables attendus :
Les livrables attendus sont :
1. Documentation d'architecture technique des uses cases
2. Documentations techniques et fonctionnelles des collectes et traitements incluants les sources de données et les traitements associes
3. Développement suite au Collecte & de Traitements des données
4. Développement des services de restitution (Rest APi, fichier sur Object Storage)
5. Automatisation du déploiement des Jobs (CI/CD)
Expertise(s) / technologie(s) :
Les expertises attendues pour réaliser cette prestation sont listées ci-après :
1. Agile Scrum
2. Scala
3. Spark
4. Azure DevOps
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Data Engineer (Spark-Scala-Azure Devops) H/F
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