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Dans le cadre d’un besoin interne, nous recherchons un Expert Data Engineer spécialisé Spark. La mission porte sur une solution de traitement de données dédiée à des usages de statistiques et de Business Intelligence. Cette solution repose sur une architecture intégrant Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, déployée sur une infrastructure OVH. Volumétrie cible : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To de données par an Tâches à réaliser : Réalisation d’une analyse technique et d’un état des lieux de l’existant Élaboration de recommandations d’amélioration : Optimisation du streaming Spark, notamment sur les aspects temps réel et dimensionnement de l’infrastructure Recommandations sur le dimensionnement de l’infrastructure pour le traitement en temps réel Optimisation de MongoDB, incluant la structuration et la standardisation des modèles de données Rédaction d’un document d’architecture cible accompagné des préconisations associées

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Expert Spark Data Engineer H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence. Vous interviendrez sur une architecture Data moderne reposant notamment sur Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, avec des enjeux de volumétrie importants : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To de données par an L’objectif est de réaliser un audit technique et de proposer des axes d’optimisation de la plateforme existante. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Réaliser un audit et un état des lieux technique de l’existant - Identifier les axes d’amélioration des traitements Spark (batch et streaming) - Optimiser les performances pour les flux temps réel - Définir les recommandations de dimensionnement de l’infrastructure - Proposer des améliorations sur MongoDB (modélisation et structuration des données) - Rédiger un document d’architecture cible et de préconisations

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Expert Spark Data Engineer H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence. Vous interviendrez sur une architecture Data moderne reposant notamment sur Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, avec des enjeux de volumétrie importants : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To de données par an L’objectif est de réaliser un audit technique et de proposer des axes d’optimisation de la plateforme existante. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Réaliser un audit et un état des lieux technique de l’existant - Identifier les axes d’amélioration des traitements Spark (batch et streaming) - Optimiser les performances pour les flux temps réel - Définir les recommandations de dimensionnement de l’infrastructure - Proposer des améliorations sur MongoDB (modélisation et structuration des données) - Rédiger un document d’architecture cible et de préconisations

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Expert Spark Data Engineer H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence. Vous interviendrez sur une architecture Data moderne reposant notamment sur Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, avec des enjeux de volumétrie importants : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To de données par an L’objectif est de réaliser un audit technique et de proposer des axes d’optimisation de la plateforme existante. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Réaliser un audit et un état des lieux technique de l’existant - Identifier les axes d’amélioration des traitements Spark (batch et streaming) - Optimiser les performances pour les flux temps réel - Définir les recommandations de dimensionnement de l’infrastructure - Proposer des améliorations sur MongoDB (modélisation et structuration des données) - Rédiger un document d’architecture cible et de préconisations

Contexte de la mission : Pour un besoin interne , nous recherchons un Expert Spark Data Engineer La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence construite sur une architecture comprenant Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, déployée sur l’infrastructure OVH. Volumétrie cible : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To par an Tâches à réaliser : Analyse et état des lieux technique Préconisations d'amélioration : Amélioration Spark streaming + temps réel + dimensionnement infra Préconisations d'amélioration : Dimensionnement infra pour le streaming temps réel. Préconisations d'amélioration : Dimensionnement MongoDB & structuration de la donnée (standardisation des patterns) Document d'architecture cible & de préconisations

Dans le cadre d'un renforcement d'équipe au sein d'un environnement informatique critique, notre client recherche un Analyste d'Exploitation pour assurer la continuité et la performance des services applicatifs. Le candidat intégrera une équipe dynamique pour prendre en charge le suivi opérationnel, la gestion des alertes et l'optimisation des flux de production. Missions principales Rattaché(e) aux responsables applicatifs, vos responsabilités s'articulent autour de trois axes majeurs : 1. Pilotage et Run Applicatif Assurer le suivi quotidien du "Run" applicatif pour garantir la disponibilité des services. Piloter l'ordonnancement via IWA - Tivoli / IWS (suivi des flux, relances, et accompagnement lors de la migration de l'outil). Surveiller les outils de monitoring ( Dynatrace , Zabbix ) et traiter les alertes en temps réel. 2. Gestion des Incidents et Support Réaliser un premier diagnostic et résoudre les anomalies en s'appuyant sur les procédures existantes. Effectuer des analyses de logs approfondies (Windows, applicatif) pour identifier les causes racines. Préparer les éléments techniques ("donner les billes") pour faciliter l'escalade et le suivi de la résolution auprès des responsables applicatifs ou intégrateurs. 3. Documentation et Amélioration Rédiger et mettre à jour les procédures d'exploitation et les bases de connaissance via Confluence . Participer au suivi des tickets et des tâches via Jira .