Mission freelance Expert Datastage PX / Spark (flux inter-applicatifs)

Bonjour,

Nous recherchons pour notre client grand compte un Expert Datastage PX – flux inter-applicatifs – transition Python / Spark – environnement SAFe.

Nous étudions – prioritairement – les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco.fr avec les informations suivantes :

• Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous

• CV à jour au format Word

• Date de prochaine disponibilité et mobilité

• Tarif journalier

• Merci d’indiquer la référence KTR/PXPY/4994 dans l’objet de votre message

Le prestataire intervient sur un socle data existant reposant majoritairement sur Datastage PX, complété par des traitements en PySpark, comprenant un volume important de traitements, de jobs et de chaînes ordonnancées, avec de fortes dépendances entre applications.

La prestation couvre notamment :

• L’exploitation quotidienne du socle Datastage PX

• La maintenance corrective et évolutive des traitements data

• L’optimisation de chaînes Datastage complexes

• L’administration de l’outil Datastage

• La gestion des incidents data

• La mise en place et l’adaptation de nouveaux périmètres de données

• La participation aux travaux de modélisation des données à destination des usages décisionnels

• La gestion et l’évolution de flux inter-applicatifs entre applications du SI

Dans un contexte de transformation du SI data, la prestation inclut également :

• L’accompagnement d’un projet de décommissionnement d’un socle historique

• Le remplacement de sources existantes par des flux issus d’un environnement cloud (AWS)

• L’impact et l’adaptation de nombreuses chaînes Datastage existantes

• La réécriture progressive de traitements Datastage vers Python et Spark / PySpark

• Des travaux transverses en parallèle sur :

  • des pipelines CI/CD appliqués aux flux data

  • un outil de gouvernance de la donnée (Apache Atlas : métadonnées, rôles, sécurité)

La prestation s’exerce dans un environnement Agile à l’échelle (SAFe), avec un fonctionnement en train agile, une coordination transverse entre plusieurs équipes et une forte dépendance aux équipes de recette.