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Job Vacancy Data Engineer Streaming / Big Data – Kafka & OpenShift

Ile-de-France

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Published on 10/07/2026

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Dans le cadre du développement et du maintien en condition opérationnelle de plateformes Data & Big Data, nous recherchons un Data Engineer spécialisé en Streaming pour intervenir à la fois sur les activités de Build et de Run.

Vous évoluerez dans un environnement technique moderne, avec des enjeux d’industrialisation, d’automatisation et de déploiement de services Data dans le Cloud.

Vos missions
  • Industrialiser et automatiser les opérations d’administration, d’exploitation et de déploiement.

  • Participer à la conception et à l’évolution de services Big Data orientés Streaming.

  • Intervenir en support niveau 3 sur les incidents de production.

  • Accompagner les développeurs dans l’utilisation des technologies Data et Streaming.

  • Définir et faire appliquer les bonnes pratiques et règles d’ingénierie.

  • Être force de proposition sur l’évolution des architectures et solutions Big Data.

  • Concevoir et déployer de nouveaux services Data dans le Cloud, notamment sur OpenShift.

  • Mettre en place des services autour du Streaming et du Processing, dans des environnements Cloud et on-premise.

  • Participer à la sécurisation et à la fiabilisation de la production des plateformes Big Data.

  • Assurer l’accompagnement et le support des équipes IT métiers.

  • Contribuer au maintien en condition opérationnelle (MCO) des applications.

  • Participer aux astreintes dans le cadre des activités RUN.

Environnement technique

Streaming / Big Data : Kafka, Flink, Kafka Connect, Stream Processing
Développement : Java, Scala, Python, Go, Shell, Spring Boot, Java Multithreading, API REST
DevOps / Cloud : Kubernetes, Docker, OpenShift, Ansible
Industrialisation : automatisation, CI/CD, déploiement, supervision et exploitation

Profil recherché
  • Expérience significative en Data Engineering / Big Data.

  • Solide expertise sur les architectures Streaming, notamment Kafka.

  • Bonne maîtrise de Java et idéalement de Spring Boot et du multithreading.

  • Expérience des environnements Kubernetes / Docker / OpenShift.

  • Sensibilité forte aux problématiques de production, industrialisation et MCO.

  • Capacité à intervenir sur des sujets Build comme Run et à assurer du support niveau 3.

  • Autonomie, rigueur et capacité à accompagner techniquement les équipes de développement.

Mots-clés : Data Engineer, Big Data, Streaming, Kafka, Flink, Kafka Connect, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, OpenShift, Cloud, Stream Processing, API REST, DevOps, MCO.

Candidate profile

Dans le cadre du développement et du maintien en condition opérationnelle de plateformes Data & Big Data, nous recherchons un Data Engineer spécialisé en Streaming pour intervenir à la fois sur les activités de Build et de Run.

Vous évoluerez dans un environnement technique moderne, avec des enjeux d’industrialisation, d’automatisation et de déploiement de services Data dans le Cloud.

Vos missions
  • Industrialiser et automatiser les opérations d’administration, d’exploitation et de déploiement.

  • Participer à la conception et à l’évolution de services Big Data orientés Streaming.

  • Intervenir en support niveau 3 sur les incidents de production.

  • Accompagner les développeurs dans l’utilisation des technologies Data et Streaming.

  • Définir et faire appliquer les bonnes pratiques et règles d’ingénierie.

  • Être force de proposition sur l’évolution des architectures et solutions Big Data.

  • Concevoir et déployer de nouveaux services Data dans le Cloud, notamment sur OpenShift.

  • Mettre en place des services autour du Streaming et du Processing, dans des environnements Cloud et on-premise.

  • Participer à la sécurisation et à la fiabilisation de la production des plateformes Big Data.

  • Assurer l’accompagnement et le support des équipes IT métiers.

  • Contribuer au maintien en condition opérationnelle (MCO) des applications.

  • Participer aux astreintes dans le cadre des activités RUN.

Environnement technique

Streaming / Big Data : Kafka, Flink, Kafka Connect, Stream Processing
Développement : Java, Scala, Python, Go, Shell, Spring Boot, Java Multithreading, API REST
DevOps / Cloud : Kubernetes, Docker, OpenShift, Ansible
Industrialisation : automatisation, CI/CD, déploiement, supervision et exploitation

Profil recherché
  • Expérience significative en Data Engineering / Big Data.

  • Solide expertise sur les architectures Streaming, notamment Kafka.

  • Bonne maîtrise de Java et idéalement de Spring Boot et du multithreading.

  • Expérience des environnements Kubernetes / Docker / OpenShift.

  • Sensibilité forte aux problématiques de production, industrialisation et MCO.

  • Capacité à intervenir sur des sujets Build comme Run et à assurer du support niveau 3.

  • Autonomie, rigueur et capacité à accompagner techniquement les équipes de développement.

Mots-clés : Data Engineer, Big Data, Streaming, Kafka, Flink, Kafka Connect, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, OpenShift, Cloud, Stream Processing, API REST, DevOps, MCO.

Working environment

Dans le cadre du développement et du maintien en condition opérationnelle de plateformes Data & Big Data, nous recherchons un Data Engineer spécialisé en Streaming pour intervenir à la fois sur les activités de Build et de Run.

Vous évoluerez dans un environnement technique moderne, avec des enjeux d’industrialisation, d’automatisation et de déploiement de services Data dans le Cloud.

Vos missions
  • Industrialiser et automatiser les opérations d’administration, d’exploitation et de déploiement.

  • Participer à la conception et à l’évolution de services Big Data orientés Streaming.

  • Intervenir en support niveau 3 sur les incidents de production.

  • Accompagner les développeurs dans l’utilisation des technologies Data et Streaming.

  • Définir et faire appliquer les bonnes pratiques et règles d’ingénierie.

  • Être force de proposition sur l’évolution des architectures et solutions Big Data.

  • Concevoir et déployer de nouveaux services Data dans le Cloud, notamment sur OpenShift.

  • Mettre en place des services autour du Streaming et du Processing, dans des environnements Cloud et on-premise.

  • Participer à la sécurisation et à la fiabilisation de la production des plateformes Big Data.

  • Assurer l’accompagnement et le support des équipes IT métiers.

  • Contribuer au maintien en condition opérationnelle (MCO) des applications.

  • Participer aux astreintes dans le cadre des activités RUN.

Environnement technique

Streaming / Big Data : Kafka, Flink, Kafka Connect, Stream Processing
Développement : Java, Scala, Python, Go, Shell, Spring Boot, Java Multithreading, API REST
DevOps / Cloud : Kubernetes, Docker, OpenShift, Ansible
Industrialisation : automatisation, CI/CD, déploiement, supervision et exploitation

Profil recherché
  • Expérience significative en Data Engineering / Big Data.

  • Solide expertise sur les architectures Streaming, notamment Kafka.

  • Bonne maîtrise de Java et idéalement de Spring Boot et du multithreading.

  • Expérience des environnements Kubernetes / Docker / OpenShift.

  • Sensibilité forte aux problématiques de production, industrialisation et MCO.

  • Capacité à intervenir sur des sujets Build comme Run et à assurer du support niveau 3.

  • Autonomie, rigueur et capacité à accompagner techniquement les équipes de développement.

Mots-clés : Data Engineer, Big Data, Streaming, Kafka, Flink, Kafka Connect, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, OpenShift, Cloud, Stream Processing, API REST, DevOps, MCO.

Paris, France
250 - 999 employees
IT services
Crée en 1999, Objectware est une société de conseil et d’ingénierie informatique spécialisée dans le secteur de la banque, de la finance de marché, et de l’assurance, dont la notoriété sur les grands comptes de la place de Paris a fait un spécialiste reconnu des décideurs en Maîtrise d’ouvrage comme en Maîtrise d’œuvre. Notre activité couvre la totalité du cycle de vie des systèmes d'informations (Pilotage et Gestion de projet, Conseil en MOA, Conception, Réalisation, Maintenance, Production Exploitation).

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