Le poste Data Engineer / cube OLAP / cach in memory / base de données distribuée
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đŒ Poste : Data Engineer / cube OLAP / cach in memory / base de donnĂ©es distribuĂ©e
đ Secteurs stratĂ©giques : Banque dâinvestissementÂ
đ DĂ©marrage : ASAPÂ
đĄ Contexte /Objectifs : Au sein dâune Ă©quipe qui travaille sur une application d'aide Ă la dĂ©cision pour le trading. Elle permet de gĂ©rer des donnĂ©es historiques sur les clients, et les donnĂ©es de marchĂ©, ainsi que des donnĂ©es intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. Lâapplication utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, base de donĂ©es distribuĂ©e avec un systel de cache in memory, et Mongo DB comme base de donnĂ©es. Pour la partie dĂ©ploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins.Dans le cadre d'un projet de migration de la solution du in memory cach distribuĂ© vers une solution de cube OLAP, notre client recherche un Data Engineer avec une forte expertise dans les applications Ă faible latence / data driven design /Â
đ€ Expertises spĂ©cifiques :Â
Le candidat sera chargĂ© de la partie back end ainsi que de la partie dev ops.  but est d'dĂ©velopper des nouvelles fonctionnalitĂ©s demandĂ©es par le trading, et aussi techniquement amĂ©liorer la stabilitĂ© et la partie calcul distribuĂ© de l'application en testant de nouvelles solutions.Â
Big dataÂ
Java core Multithreading ApprĂ©ciĂ©Â
Apache ignite ou Active Pivot Apprécié
Technologies Devops Apprécié
clickHouse Apprécié
Profil recherché
Le candidat sera chargĂ© de la partie back end ainsi que de la partie dev ops.  but est d'dĂ©velopper des nouvelles fonctionnalitĂ©s demandĂ©es par le trading, et aussi techniquement amĂ©liorer la stabilitĂ© et la partie calcul distribuĂ© de l'application en testant de nouvelles solutions.Â
Big dataÂ
Java core Multithreading ApprĂ©ciĂ©Â
Apache ignite ou Active Pivot Apprécié
Technologies Devops Apprécié
clickHouse Apprécié
Environnement de travail
Au sein dâune Ă©quipe qui travaille sur une application d'aide Ă la dĂ©cision pour le trading. Elle permet de gĂ©rer des donnĂ©es historiques sur les clients, et les donnĂ©es de marchĂ©, ainsi que des donnĂ©es intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. Lâapplication utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, base de donĂ©es distribuĂ©e avec un systel de cache in memory, et Mongo DB comme base de donnĂ©es. Pour la partie dĂ©ploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins.Dans le cadre d'un projet de migration de la solution du in memory cach distribuĂ© vers une solution de cube OLAP, notre client recherche un Data Engineer avec une forte expertise dans les applications Ă faible latence / data driven design /Â
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