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Data Engineer – Gestion d'ActifsNotre client, un acteur mondial majeur de la gestion d'actifs, recherche un Data Engineer expérimenté pour rejoindre son département Investment Accounting & Administration au sein de l'activité Investment Management. Il s'agit d'une opportunité stratégique de contribuer au développement et à l'évolution d'une plateforme de données cloud au cœur des opérations d'investissement, de l'analytique et du reporting. Le candidat retenu participera à la conception, au développement et à l'optimisation d'un hub de données d'entreprise complexe, permettant aux équipes d'investissement d'exploiter pleinement les données Bloomberg ainsi que d'autres sources de données financières. En collaboration avec des équipes internationales, vous développerez des solutions de données évolutives qui soutiennent la prise de décision et la création de valeur à partir des données. Principales ResponsabilitésConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données et des produits data cloud robustes au service d'opérations d'investissement critiques et d'applications analytiques à grande échelle. Renforcer et étendre les capacités de la plateforme de données de l'entreprise à l'aide de technologies modernes de Data Engineering. Collaborer étroitement avec les équipes d'investissement et les parties prenantes métiers afin de comprendre leurs besoins et fournir des solutions adaptées. Développer des solutions performantes basées sur Databricks, Spark, Delta Lake et les technologies cloud natives. Promouvoir les meilleures pratiques en matière de développement et de gouvernance des données : qualité de code, CI/CD, tests automatisés et fiabilité des plateformes. Contribuer à l'adoption de technologies innovantes, notamment l'Intelligence Artificielle, les Large Language Models (LLM) et les outils d'analyse avancée. Assurer une veille technologique continue afin d'accompagner l'évolution de la plateforme et des capacités de l'équipe. Compétences et Expérience RequisesMinimum 5 ans d'expérience en Data Engineering, dont au moins 5 ans sur Databricks dans la conception et le développement de pipelines de données. Solide expérience du cloud, idéalement Microsoft Azure ; une expérience sur AWS ou GCP sera également considérée. Maîtrise de Python, PySpark, SparkSQL et/ou Scala. Expérience dans la mise en place et l'orchestration de pipelines Big Data avec des outils tels qu'Azure Data Factory, Airflow, dbt ou équivalents. Expertise de Spark, particulièrement Databricks Spark et Delta Lake. Expérience dans l'implémentation de solutions Big Data dans un environnement cloud, incluant les Data Lakes et architectures Lakehouse. Excellentes compétences SQL avec la capacité de développer et d'optimiser des requêtes complexes sur de très grands volumes de données. Maîtrise de GitHub, du contrôle de version et des processus de déploiement CI/CD. Expérience des technologies d'IA, des LLM, de Databricks Genie ou d'outils similaires. Compétences SouhaitéesExpérience en architecture de bases de données et en modélisation de données (modèles conceptuels, logiques et physiques). Expérience préalable dans la gestion d'actifs, l'asset management, l'investissement ou un environnement de services financiers. Qualités PersonnellesExcellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Forte capacité d'apprentissage et adaptation rapide aux nouvelles technologies. Aisance relationnelle et aptitude à collaborer avec des équipes et parties prenantes internationales. Cette opportunité offre la possibilité de rejoindre une équipe Data en forte croissance et de contribuer à une plateforme stratégique au cœur des activités d'un leader mondial de la gestion d'actifs.

EccoTechnologies est une ESN à taille humaine spécialisée dans les métiers de l'IT et de la transformation digitale. Nous accompagnons nos partenaires sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant l'expertise technique, la proximité et l'humain au cœur de notre démarche. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour intervenir auprès de l'un de nos partenaires sur un projet stratégique de modernisation d'une plateforme Data, au sein d'un environnement Agile, Cloud et international. Vous intégrerez une équipe Agile avec des équipes réparties en France et à l'international. Vous participerez à l'évolution d'une plateforme Big Data récemment migrée vers Google Cloud Platform. Dans un contexte de transformation et d'amélioration continue, vous contribuerez à l'optimisation des traitements de données, à la modernisation de l'architecture technique et à l'accompagnement de l'équipe sur les choix techniques. Missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données. Développer et optimiser des traitements Java et Apache Spark. Participer aux évolutions fonctionnelles et techniques de la plateforme. Contribuer aux travaux de refactoring et d'amélioration continue. Participer aux choix d'architecture et être force de proposition. Accompagner l'équipe sur les sujets techniques et partager les bonnes pratiques. Collaborer avec les équipes Produit, Architecture et Ops. Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des développements.

Ingénieur Data Spark / Scala — Nanterre Localisation : Nanterre Démarrage : ASAP / dès que possible Niveau : Confirmé Durée : mission longue durée Dans le cadre d'un projet de Business Intelligence & Big Data pour un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un(e) Ingénieur Data Spark / Scala afin de contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation de traitements Data sur une architecture Big Data. Vos missions Participer à la conception détaillée des traitements Data. Rédiger les spécifications fonctionnelles générales et détaillées. Développer des traitements Spark / Scala. Manipuler les données raffinées du Datalake selon les règles métiers décisionnelles définies. Contribuer à la formalisation des plans de tests. Réaliser les tests unitaires et les premiers tests d'intégration. Analyser et corriger les anomalies en phase d'intégration fonctionnelle et de recette utilisateur. Préparer le packaging des traitements. Déployer les composants en préproduction et en production. Optimiser les traitements afin de garantir les standards de qualité de service. Mettre en œuvre des solutions industrielles et de réentrance pour sécuriser la reprise des traitements en cas d'incident de production. Participer à la mise en service et accompagner le déploiement. Assurer le suivi des environnements. Stack / environnement Big Data : Spark, Scala, Hadoop, Datalake Datawarehouse : Exadata, alimentation de Datawarehouse communautaire Base de données : Oracle Industrialisation : Packaging, déploiement préproduction / production, réentrance des traitements DevOps / versioning : GitLab Contexte projet : Business Intelligence, Big Data, traitements décisionnels, règles métiers Data Environnement complémentaire apprécié : Apache Mesos Qualité de service : Optimisation des traitements, suivi des environnements, reprise sur incident Candidature Vous souhaitez contribuer à un projet structurant de Business Intelligence & Big Data, autour de traitements Spark / Scala, Datalake Hadoop et Datawarehouse Exadata ? Merci de postuler directement.

Bonjour à tous 😀 Contexte : Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data stratégique de l'un de nos clients, nous recherchons un Architecte Solution Databricks / Tech Lead afin d'accompagner les équipes dans la conception, l'industrialisation et la gouvernance des solutions Data. L'environnement est fortement orienté plateforme Data, avec des enjeux de : conformité réglementaire et sécurité des données ; gouvernance et intégration des données à l'échelle du groupe ; industrialisation des pipelines Data ; Le consultant jouera un rôle de référent technique Databricks auprès des équipes de développement et des métiers. Vos missions : Vous interviendrez notamment sur : Concevoir l'architecture technique des solutions Databricks Accompagner les équipes de développement sur les bonnes pratiques Développer et industrialiser des pipelines Data batch et temps réel Participer aux choix techniques et aux études d'architecture Réaliser des audits techniques et analyses de risques Produire la documentation d'architecture (DAT, dossiers techniques...) Accompagner les PoC Participer aux cérémonies Agile Être le référent technique Databricks de la plateforme Les livrables : Développements Scripts techniques DAT Documents de cadrage Reporting Estimations techniques Analyses de risques Audits Supports de PoC Cahiers de tests Procédures d'installation Documentation d'exploitation Rapport de fin de mission Profil recherché : MUST HAVE : Expérience : 6 ans minimum en Data Engineering / Architecture Data Expérience significative en environnement DSI Au moins 2 ans au sein d'équipes Agile Scrum Expertise technique : Databricks (5 ans minimum) Spark / Scala Développement de pipelines batch et streaming Certification officielle Databricks Terraform Jenkins ou Docker ou Kubernetes Gouvernance Data RGPD Connaissances appréciées : AWS Power BI GitLab CI Okta Jira Confluence Soft Skills : Excellent relationnel Leadership technique Forte capacité rédactionnelle Organisation Gestion de plusieurs sujets en parallèle Animation de réunions techniques Capacité à intervenir lors des Go/NoGo Les + : Databricks sur AWS Data Mesh Animation de formations Databricks Coaching technique Audit d'architecture Accompagnement d'équipes de développement Environnement technique : Databricks Spark Scala AWS Terraform Jenkins Docker Kubernetes GitLab CI Power BI Jira Confluence Okta

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Architecte Databricks (H/F) à Lyon, France. Contexte : Au sein du pôle, l'équipe transverse agit sur les deux départements, cette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. La mission du projet : Accompagner la migration et l'industrialisation d'une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI​. Les missions attendues par le Architecte Databricks (H/F) : Activité principale Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l'observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d'incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts Activité secondaire Participer au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices Contribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data Participer à la mise en place des pratiques de développement Databricks Contribuer à l'interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI Participer à l'intégration de sources d'alimentation du datalake, Kafka apprécié Contribuer à la documentation technique et aux standards d'équipe Participer aux rituels agiles et à l'amélioration continue de la feature team Stack technique de l'équipe Obligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL Obligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog Obligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines Demandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform Demandées : Databricks Workflows, observabilité Appréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI Appréciées : Certification cloud

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l'écosystème Databricks. L'objectif est d'accompagner la mise en place d'une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l'industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l'exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d'industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l'amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée à l'innovation et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Data Engineer / Développeur Fullstack Python Junior souhaitant évoluer sur des sujets mêlant Data Engineering, IA Générative et développement logiciel. Vous intégrerez une équipe à taille humaine intervenant sur des projets déjà en production autour du traitement documentaire, du Machine Learning et de l'IA générative. Vous participerez notamment à : Développer des applications et pipelines de traitement de données en Python. Concevoir et maintenir des traitements distribués autour des technologies Big Data. Participer au développement d'outils intégrant des modèles d'IA générative. Contribuer à l'amélioration continue des chaînes CI/CD ainsi qu'à l'automatisation des tests. Développer des interfaces et outils facilitant l'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et les métiers afin de transformer rapidement les besoins en solutions opérationnelles. Participer à la mise en production et à l'industrialisation des développements.

Contexte de la consultation Dans le cadre de l'exploitation, de la sécurisation et de l'amélioration continue de sa plateforme Data, l'entreprise souhaite s'appuyer sur une expertise externe spécialisée autour des technologies Apache Spark, Apache Airflow et Starburst/Trino, déployées et opérées sur une infrastructure Kubernetes. Cette plateforme constitue un socle critique pour l'exécution de traitements de données, l'orchestration de chaînes applicatives, l'exposition de services analytiques et l'interrogation distribuée de données par les équipes métiers, projets et Data. Les enjeux principaux sont les suivants : • garantir la stabilité et la disponibilité de la plateforme ; • améliorer la qualité du support production ; • réduire les incidents récurrents ; • optimiser l'usage des ressources Kubernetes ; • accompagner les équipes métiers et techniques dans leurs usages ; • renforcer les bonnes pratiques d'exploitation, de tuning et d'industrialisation ; • améliorer la performance des traitements Spark, des DAG Airflow et des requêtes Starburst/Trino. La prestation attendue s'inscrit dans un contexte de production, avec des exigences fortes en matière de disponibilité, de maîtrise des incidents, de sécurité, de traçabilité et de performance. __________ 2. expertise technique et opérationnelle plateforme Data reposant notamment sur : • Kubernetes pour l'orchestration des composants ; • Apache Spark pour le traitement distribué de données ; • Apache Airflow pour l'orchestration des workflows ; • Starburst / Trino pour l'interrogation distribuée des données ; • les outils associés de supervision, logs, alerting, sécurité et déploiement. Le consultant interviendra en appui des équipes de production, d'infrastructure, de Data Engineering, d'architecture et des métiers afin d'assurer le maintien en conditions opérationnelles, l'analyse des incidents, l'optimisation des traitements et l'amélioration continue de la plateforme. __________ 3. Objectifs de la prestation La mission devra permettre d'atteindre les objectifs suivants : • assurer un support de niveau expert sur les incidents liés à Spark, Airflow, Starburst/Trino et Kubernetes ; • améliorer la stabilité opérationnelle des workloads Data ; • diagnostiquer et corriger les problèmes de performance, de consommation de ressources ou de fiabilité ; • accompagner les équipes projets dans la mise en production de nouveaux traitements ; • assister les métiers dans l'usage optimisé de la plateforme ; • définir et formaliser des bonnes pratiques techniques ; • optimiser le dimensionnement et l'allocation des ressources Kubernetes ; • contribuer à la réduction des coûts d'exploitation liés à une mauvaise consommation CPU, mémoire, stockage ou I/O ; • renforcer l'observabilité, le monitoring et les procédures d'exploitation ;

Plateforme On-Premise & Cloud Synthèse de la Mission : Rôle : Ingénieur Data Senior (> 7 ans d'expérience) Localisation : Paris ou Rennes (3 jours/semaine sur site, 2 jours en télétravail) TJM Max : 770 € / jour Date de démarrage : ASAP Durée : 5 à 6 mois (jusqu'au 27/11/2026) Contexte & Objectif de la Mission : Au sein d'un grand groupe média, l'objectif principal est de concevoir et construire le MVP d'une plateforme Data On-Premise basée sur des technologies Open Source. La plateforme permettra de : Gérer les transformations de données On-Premise et alimenter un Data Lake local. Servir de plateforme d'ingestion pour le Big Data sur GCP (Cloud Public). Faciliter la transition du mode Batch vers le Streaming (Temps réel). Valider la faisabilité de migration de flux ETL legacy (OpenText / Genio). Responsabilités & Missions Principales : Conception & Déploiement du MVP : Architecturer et intégrer la plateforme sur un socle existant (Kubernetes, GitLab CI, Prometheus/OpenTelemetry). Installer et configurer la stack Open Source : Kafka, NiFi, Spark, Iceberg, Trino. Validation Technique & Cas d'Usage : Migrer quelques flux ETL clés pour valider la valeur de la plateforme. Déployer des pipelines streaming (Kafka + Spark Structured Streaming). Mettre en place l'alimentation du Data Lake (Iceberg + Trino) et assurer l'interopérabilité avec GCP. Collaboration & Documentation : Travailler en synergie avec les équipes Data/IA et DevOps/Infra. Documenter l'architecture, les choix techniques et transmettre les compétences aux équipes internes.

Prestation : Prestation d'expertise Data Platform Technique : Kubernetes — Spark — Airflow — Starburst Contexte : Dans le cadre de l'exploitation, de la sécurisation et de l'amélioration continue de sa plateforme Data, l'entreprise souhaite s'appuyer sur une expertise externe spécialisée autour des technologies Apache Spark, Apache Airflow et Starburst/Trino, déployées et opérées sur une infrastructure Kubernetes. Cette plateforme constitue un socle critique pour l'exécution de traitements de données, l'orchestration de chaînes applicatives, l'exposition de services analytiques et l'interrogation distribuée de données par les équipes métiers, projets et Data. Les enjeux principaux sont les suivants : • garantir la stabilité et la disponibilité de la plateforme ; • améliorer la qualité du support production ; • réduire les incidents récurrents ; • optimiser l'usage des ressources Kubernetes ; • accompagner les équipes métiers et techniques dans leurs usages ; • renforcer les bonnes pratiques d'exploitation, de tuning et d'industrialisation ; • améliorer la performance des traitements Spark, des DAG Airflow et des requêtes Starburst/Trino. La prestation attendue s'inscrit dans un contexte de production, avec des exigences fortes en matière de disponibilité, de maîtrise des incidents, de sécurité, de traçabilité et de performance.

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme de données, notre client recherche un(e) Data Engineer pour accompagner la transformation de traitements décisionnels existants vers un environnement Big Data et Cloud. Vous interviendrez sur des projets à fort impact, mêlant évolution des systèmes historiques, industrialisation des flux de données et mise en place de nouvelles architectures orientées performance et scalabilité. Vous intégrerez une équipe technique engagée dans l'amélioration continue des plateformes de données et contribuerez activement à la construction d'un écosystème moderne, robuste et pérenne. Vos missions: Modernisation des traitements de donnéesMigration de traitement Informatica et PL /SQL vers SPARK(java) Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL Refonte Cloud(Databricks)Conception et mise en oeuvre de pipelines de données sur Databricks Industrialisations des traitements dans un environnement moderne

Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation digitale d'envergure, vous rejoindrez une équipe agile dédiée au développement d'une plateforme de données temps réel. Cette plateforme permet de centraliser, traiter et valoriser des données clients afin de proposer de nouveaux services digitaux et d'accompagner la modernisation du système d'information. Vous évoluerez au sein d'un environnement collaboratif, orienté qualité de code, amélioration continue et excellence technique. Vos missions Développer et mettre en œuvre de nouvelles fonctionnalités à partir des besoins métiers priorisés Concevoir des solutions techniques robustes et évolutives. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de l'équipe. Concevoir et développer des API. Automatiser les tests et promouvoir les bonnes pratiques de développement. Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des applications. Assurer le bon fonctionnement des solutions en production. Accompagner les membres de l'équipe dans une démarche d'amélioration continue. Environnement technique Langages & Frameworks Java Scala Apache Spark (Streaming & Batch) Apache Kafka Data & Big Data Hadoop / Cloudera HDFS Hive HBase Phoenix API & Intégration Développement d'API DevOps & Qualité GitLab CI/CD Jenkins Artifactory SonarQube ELK Grafana XRAY JUnit Automatisation des tests / Craftsmanship Méthodologie Agile Scrum

Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Nous recherchons un(e) Développeur(se) Big Data & Cloud (H/F) afin d'intervenir au sein d'un grand acteur du secteur bancaire, sur le développement d'applications Big Data s'appuyant sur les API et l'automatisation. Descriptif des missions Vous rejoignez un centre de services partagés dédié aux solutions Digital et Data, qui accompagne les entités et filières du groupe dans la valorisation et l'accès agile aux données. Au sein de cette équipe, vous développez des solutions informatiques basées sur les technologies Big Data et les API, en validant la faisabilité technique des cas d'usage, en précisant leur intérêt métier et en définissant leur aspect opérationnel. Missions Développer des applications et des API REST avec le framework Spring Mettre en place et implémenter une stratégie de test (TDD/BDD) Assurer le déploiement automatisé des applications (containers) Réaliser le fine-tuning de la JVM afin d'optimiser et de garantir la stabilité des applications sous forte charge Développer sur les technologies Big Data (HDFS, Spark, Oozie) Intervenir sur les environnements Cloud (AWS, Azure) Rédiger la documentation nécessaire au partage et à la maintenance du code Assister les Business Analysts lors des tests fonctionnels et contribuer à l'aide au diagnostic Maintenir la production opérationnelle dans le respect des SLA

Rôle : Data Engineer Senior Databricks / GCP TJM : 430 € / jour Localisation : Meudon (3 jours par semaine sur site / 2 jours de télétravail) Date de début : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte de la missionAu sein d'une équipe pluridisciplinaire (chefs de projet, architectes, DevOps, Data Engineers), vous interviendrez sur la conception et le développement de projets d'intégration de données à forte valeur ajoutée. Vos principales responsabilités incluent : Développement de jobs d'intégration de données en PySpark, Spark et Python (modes streaming et batch) sur la plateforme Databricks. Mise en œuvre du CI/CD (GitHub, DevOps, Databricks Asset Bundles), de l'orchestration, du data management et de la sécurité. Optimisation des jobs existants et des ressources Cloud (GCP et Databricks). Mise en place de Dashboards FinOps afin de suivre et piloter l'usage des ressources GCP / Databricks. Participation aux astreintes et au support en production de l'application. Assurer une formation continue, le partage de connaissances et la rédaction de la documentation technique. Compétences clés requisesDatabricks : Excellente maîtrise de l'administration, de la gestion des catalogues (Unity Catalog), de Delta Lake et de l'optimisation des performances. Technologies Data : Maîtrise approfondie de PySpark, Spark, Python, SQL et GIT. Cloud (GCP) : Bonne connaissance de l'écosystème Google Cloud Platform, notamment GCS, Pub/Sub, GKE et les outils d'Alerting. Qualités professionnellesEsprit d'équipe, curiosité intellectuelle et envie d'évoluer dans un environnement collaboratif. Excellente capacité à communiquer, à vulgariser et à partager vos connaissances avec les différents membres de l'équipe.

Nous recherchons pour le compte de notre client Grand-compte en finance un Data Engineer confirmé. Missions : • Travailler au sein de notre équipe d'ingénierie des données pour identifier et mettre en œuvre les solutions de données (cloud) les plus optimales pour nos clients et/ou nos projets internes • Gérer les environnements et être responsable de la fourniture d'un support et d'un service proactifs et de haute qualité • Si nécessaire : résoudre les incidents, identifier leur cause première, corriger et documenter les problèmes, et mettre en œuvre des mesures préventives Vous accompagnez les membres de l'équipe moins expérimentés dans leur développement, en les aidant à relever les défis en leur présentant les meilleures pratiques et en leur montrant comment mettre en œuvre et exploiter une solution de manière efficace • Vous formez les équipes à la mise en œuvre de nouvelles initiatives, en dispensant les formations associées selon les besoins Votre profil : • Un état d'esprit « Agile » ; vous êtes un fervent défenseur de la méthodologie DevOps et avez déjà travaillé avec la chaîne d'outils DevOps. Cela inclut l'infrastructure en tant que code, la gestion des artefacts, la gestion des vulnérabilités, la gestion de Git et le pipeline CI/CD ; • Passionné(e) de technologie et d'open source, vous aimez explorer et découvrir en permanence de nouvelles solutions cloud natives ; • Autonome tout en ayant l'esprit d'équipe, vous vous épanouissez dans un rôle exigeant où un haut niveau de compétence est nécessaire • Bonnes compétences en communication et capacité à interagir efficacement avec les clients • Capacité avérée à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires composées d'analystes métier, de développeurs, d'analystes de données et d'experts fonctionnels • Passionné(e) par l'excellence dans le travail et soucieux(se) du détail • Maîtrise de l'anglais (à l'oral et à l'écrit) et du français • Capacité à anticiper et résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent la productivité de nos clients • Souhaitable : expérience dans la mise en œuvre et l'exploitation d'applications basées sur des conteneurs (Docker) ;

Missions principales: Assurer le maintien en conditions opérationnelles (RUN/MCO) de la plateforme Big Data. Prendre en charge le support N3 et la résolution d'incidents complexes. Administrer et optimiser les environnements Cloudera CDH/CDP. Piloter et superviser les composants Hadoop (HDFS, YARN) et Spark. Gérer les sujets de sécurité (Kerberos, Ranger). Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des opérations (Jenkins, CI/CD). Apporter un leadership technique auprès des équipes. Participer aux projets d'évolution vers Azure et Databricks. Compétences requises: Indispensables : Cloudera Manager Hadoop (HDFS, YARN) Spark RUN / MCO de plateformes critiques Support N3 et gestion d'incidents Kerberos / Ranger Jenkins et outils CI/CD Linux Appréciées : Azure Databricks Scripting Shell ou Python Environnements Cloud hybrides