Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Apache

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.

Notre client, basé à Nantes (44), est à la recherche d'un Tech Lead Spark Scala (H/F) pour intervenir dans le cadre d'une migration de xDI vers Spark Scala. MISSIONS - Piloter et coordonner les travaux de migration vers Spark/Scala - Définir les choix techniques et accompagner les équipes de développement - Garantir la conformité des traitements migrés avec l'existant - Mettre en place et superviser les stratégies de tests et de validation des données - Assurer la qualité du code, les bonnes pratiques de développement et les processus CI/CD - Participer à l'industrialisation des déploiements dans un environnement Cloud AWS - Contribuer à l'utilisation de solutions d'IA mises en oeuvre pour automatiser une partie des travaux de migration - Collaborer avec les différentes parties prenantes techniques et fonctionnelles afin de sécuriser la réussite du projet ENVIRONNEMENT TECHNIQUE - xDI - Spark, Scala - AWS, GitLab CI/CD, Kubernetes, Docker, Airflow (DAG), jobs Glue Notre client, basé à Nantes (44), est à la recherche d'un Tech Lead Spark Scala (H/F) pour intervenir dans le cadre d'une migration de xDI vers Spark Scala. MISSIONS - Piloter et coordonner les travaux de migration vers Spark/Scala - Définir les choix techniques et accompagner les équipes de développement - Garantir la conformité des traitements migrés avec l'existant - Mettre en place et superviser les stratégies de tests et de validation des données - Assurer la qualité du code, les bonnes pratiques de développement et les processus CI/CD - Participer à l'industrialisation des déploiements dans un environnement Cloud AWS - Contribuer à l'utilisation de solutions d'IA mises en oeuvre pour automatiser une partie des travaux de migration - Collaborer avec les différentes parties prenantes techniques et fonctionnelles afin de sécuriser la réussite du projet ENVIRONNEMENT TECHNIQUE - xDI - Spark, Scala - AWS, GitLab CI/CD, Kubernetes, Docker, Airflow (DAG), jobs Glue

Rôle et responsabilités des Développeurs • Développement et expertise Réaliser des développements de complexité moyenne. Assurer la maintenance applicative (Gestion des obsolescence et vulnérabilités) • Contribution agile Participer aux rituels techniques (estimation de charge, engagement sur le sprint). • Architecture et standards Concevoir et mettre en oeuvre l’architecture applicative et technique. Veiller au respect des normes, bonnes pratiques et standards Groupe. • Qualité et documentation Garantir la qualité des livrables (revues de code, bonnes pratiques). Assurer la production et la maintenance de la documentation projet. • RUN Assurer le suivi d’exploitation des traitements PySpark en production : supervision, résolution des incidents, analyse des performances et amélioration continue des traitements - Maîtrise avancée des environnements de conteneurisation et d’orchestration, notamment Kubernetes et Docker, ainsi que de la gestion sécurisée des secrets avec HashiCorp Vault - Maîtrise avancée des traitements Big Data, incluant PySpark 3 ainsi que la manipulation de formats de données distribués (Parquet, gestion des buckets). - Maîtrise opérationnelle de l’orchestration de workflows de données à l’aide de l’outil Apache Airflow. - Maîtrise confirmée des bases de données relationnelles, particulièrement PostgreSQL. - Maîtrise des outils de gestion de code et de qualité logicielle, incluant GitLab, Fortify et SonarQube. - Maîtrise des outils de stockage objet, notamment via l’utilisation des commandes MinIO. - Maîtrise des outils de transfert de fichiers, en particulier CFT (Cross File Transfer). Pour l’ensemble du projet de titrisation Bail : • Dossiers d’architecture (schémas, principes techniques, choix structurants). • Backlog enrichi et priorisé en lien avec les parties prenantes. • Composants applicatifs développés, testés et documentés. • Comptes rendus des revues de code et plan d’amélioration continue. • Documentation projet à jour (Spécifications techniques, JIRA, Page Confluence, Runbook). • Reporting d’avancement sur le périmètre confié. • RUN : Reporting de type Morning check

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.

Missions Assister, qualifier, comprendre les différents besoins et façons de mettre en œuvre les applications en production, en gardant à l'esprit qu'il y a un utilisateur au bout. Suivi des projets Trade sur la partie technique et fonctionnelle : Pilotage du projet (piloter et suivre l'activité d'une équipe en Inde) Qualification et challenge des demandes du métier / maîtrise d'œuvre Suivi des tâches Priorisation Remontée des alertes Gestion du planning KPI Automatisation des traitements et des déploiements Relation entre DEV (ADM) et OPS (APS) Intégration et installation des systèmes informatiques Réalisation des tests techniques et fonctionnels automatiques, analyse des dossiers d'exploitation, rédaction ou qualification des procédures Mise en place des chaînes CI/CD from DEV to PROD (DEVOPS) Mise en place des surveillances et des batchs (avec les consignes associées) Contribution aux choix d'évolution des systèmes Garantie du niveau et des engagements de services ainsi que la qualité des traitements conformément au plan d'assurance qualité Assurer en permanence la surveillance de l'ensemble des ressources informatiques et de leur gestion opérationnelle Maintien des conditions générales de production Participation à l'amélioration des plateformes Intégration des évolutions et nouveautés provenant des besoins business S'assurer que l'intégration est conforme aux standards industrialisés Analyse et amélioration continue des activités day to day Participation au programme Move To Cloud (IVx)

Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation et de l'industrialisation d'une plateforme Data stratégique au sein d'un grand acteur national, nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration vers une nouvelle architecture Data moderne. Vous interviendrez au sein d'une équipe transverse en charge de la refonte des plateformes décisionnelles et analytiques, avec un fort enjeu de standardisation, performance et industrialisation des traitements. Missions principales Conception et développement de pipelines Data sous Databricks / Spark Développement Python, PySpark et SQL Participation à la définition du modèle de données cible Industrialisation des traitements (CI/CD, tests, déploiement) Mise en œuvre des bonnes pratiques de développement Data Orchestration des flux via Databricks Workflows Participation au RUN, à l'amélioration continue et à l'observabilité des traitements Accompagnement des équipes sur les standards techniques et les choix d'architecture Contribution aux sujets de performance et d'optimisation des coûts Cloud

• Analyse et cadrage Recueillir et analyser les besoins métiers. Formaliser les US en spécifications techniques exploitables. • Pilotage technique Assurer un pilotage intermédiaire sur un périmètre projet (coordination technique, suivi d’avancement). Contribuer aux choix techniques structurants. • Développement et expertise Réaliser des développements complexes. Assurer la maintenance applicative (Gestion des obsolescence et vulnérabilités) Apporter un support technique aux équipes sur les composants critiques. • Contribution agile Participer à l’élaboration et à la priorisation du backlog avec les PO et BA. Animer et contribuer aux rituels techniques (code reviews, challenger les estimations de charge etc.) • Architecture et standards Concevoir et mettre en oeuvre l’architecture applicative et technique. Veiller au respect des normes, bonnes pratiques et standards Groupe. • Qualité et documentation Garantir la qualité des livrables (revues de code, bonnes pratiques). Assurer la production et la maintenance de la documentation projet. • RUN Planification des activités, gestion du calendrier de l’équipe et priorisation des actions Assurer le suivi d’exploitation des traitements PySpark en production : supervision, résolution des incidents, analyse des performances et amélioration continue des traitements Maîtrise avancée des environnements de conteneurisation et d’orchestration, notamment Kubernetes et Docker, ainsi que de la gestion sécurisée des secrets avec HashiCorp Vault Maîtrise avancée des traitements Big Data, incluant PySpark 3 ainsi que la manipulation de formats de données distribués (Parquet, gestion des buckets). Maîtrise opérationnelle de l’orchestration de workflows de données à l’aide de l’outil Apache Airflow. Maîtrise confirmée des bases de données relationnelles, particulièrement PostgreSQL. Maîtrise des outils de gestion de code et de qualité logicielle, incluant GitLab, Fortify et SonarQube. Maîtrise des outils de stockage objet, notamment via l’utilisation des commandes MinIO. Maîtrise des outils de transfert de fichiers, en particulier CFT (Cross File Transfer). Pour l’ensemble du projet de titrisation Bail : • Dossiers d’architecture (schémas, principes techniques, choix structurants). • Backlog enrichi et priorisé en lien avec les parties prenantes. • Composants applicatifs développés, testés et documentés. • Comptes rendus des revues de code et plan d’amélioration continue. • Documentation projet à jour (Spécifications techniques, JIRA, Page Confluence, Runbook). • Reporting d’avancement sur le périmètre confié. • RUN : Reporting de type Morning check

Contexte de la mission Afin de soutenir la modernisation de ses infrastructures d'échange de données en temps réel, une entité spécialisée recherche un.e expert.e senior. La mission est centrée sur la conception, l'optimisation, la sécurisation et la gouvernance globale d'une architecture orientée événements reposant sur la solution Kafka Confluent, dans un objectif de haute disponibilité et de forte scalabilité. Objectifs et missions principales Les activités principales associées à ce poste s'articulent autour des axes suivants : Conception de l'architecture technique et déploiement des clusters Kafka Confluent. Gestion, administration avancée et maintien en conditions opérationnelles (MCO) de l'ensemble de la plateforme (topics, partitions, brokers). Implémentation et configuration des composants de l'écosystème (Schema Registry, Confluent Connect, ksqlDB). Définition et mise en œuvre des politiques de sécurité de la plateforme (RBAC, chiffrement TLS, authentification SASL/Kerberos, gestion des ACLs). Optimisation des performances (tuning des producteurs/consommateurs, gestion de la rétention, stratégies de re-balancing) et résolution des incidents complexes. Accompagnement technique des équipes de développement pour l'intégration des flux de streaming de données. Livrables attendus Les livrables à fournir au cours de la mission comprennent : les dossiers d'architecture technique (DAT) et les guides de préconisations pour les infrastructures de streaming. les scripts d'automatisation des configurations et des déploiements (Infrastructure as Code). les matrices de sécurité, politiques de gouvernance des schémas et configurations d'accès. les plans de secours, procédures opérationnelles d'exploitation et de gestion des sauvegardes/restaurations. les tableaux de bord de supervision et rapports de métriques de performance.

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.

Description détaillée Appel d’Offre – Consultant Data Analytics Engineer – Intégration/Modélisation/Restitution de données - Domaine Corporate Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, le client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.

Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, le client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.

Contexte Dans le cadre de la mise en place d'une plateforme SIEM basée sur Elastic Security, nous recherchons un Expert Kafka senior pour accompagner les équipes sur les phases de conception, d'architecture et de déploiement. L'objectif est de construire une architecture robuste et scalable permettant la collecte, le transport et le traitement de volumes importants d'événements de sécurité en temps réel. Missions Concevoir l'architecture Kafka intégrée à la plateforme Elastic SIEM. Définir les bonnes pratiques d'implémentation, de sécurité et d'exploitation. Accompagner les équipes sur le design de la chaîne de collecte et d'ingestion des logs. Mettre en place les clusters Kafka (haute disponibilité, réplication, résilience). Optimiser les performances, la scalabilité et la fiabilité des flux. Participer au déploiement et à la mise en production de la solution. Assurer le transfert de compétences vers les équipes internes. Produire la documentation d'architecture et d'exploitation. Être force de proposition sur les choix techniques et les évolutions de la plateforme. Compétences requisesExpertise Kafka Maîtrise avancée d'Apache Kafka. Architecture distribuée et haute disponibilité. Gestion des topics, partitions, réplication et retention. Kafka Connect. Kafka Streams. Monitoring et troubleshooting Kafka. Sécurisation des échanges (TLS, SASL, ACL). Environnements SIEM & Observabilité Expérience de projets SIEM à grande échelle. Bonne connaissance d'Elastic Stack : Elasticsearch Logstash Kibana Elastic Security Beats / Elastic Agent Compréhension des problématiques de collecte et corrélation de logs de sécurité. Infrastructure Linux Docker / Kubernetes (apprécié) Réseaux TCP/IP Automatisation (Ansible, Terraform ou équivalent) Profil recherché Expert Kafka confirmé avec plusieurs projets de déploiement en production. Forte expérience d'architecture et d'intégration de plateformes de données ou de cybersécurité. Capacité à intervenir en autonomie sur les sujets de design et de mise en œuvre. Excellentes capacités de communication avec des équipes techniques et métiers. Expérience dans des environnements à forts volumes de logs ou SOC appréciée. Livrables attendus Architecture cible Kafka / Elastic. Dossier de conception technique. Documentation d'exploitation. Procédures d'administration et de supervision. Accompagnement des équipes jusqu'à la mise en production.

Introduction & Résumé Ce poste a pour but d'optimiser et d'unifier les capacités analytiques. Un consultant Data Analytics Engineer autonome est recherché pour intégrer, modéliser et restituer les données stratégiques du groupe. L'objectif principal est de fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés pour la prise de décision. Responsabilités Établir des connexions techniques sécurisées avec les systèmes sources (ERP, Finances, RH, etc.). Extraire et charger des données issues de différents domaines fonctionnels. Concevoir des pipelines d'ingestion automatisés fiables. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake). Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données. Développer des vues et agrégats spécifiques pour l'analyse. Documenter les pipelines d'ingestion et les modèles de données. Exigences clés Expérience en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation dans un environnement cloud (idéalement Snowflake). Compétences solides en data modeling analytique. Expérience en orchestration de pipelines de données. Capacité à travailler en méthodologie Agile (Scrum). Autonomie et bonnes compétences en communication. Atouts supplémentaires Connaissance des processus métiers dans l'hôtellerie ou secteur similaire. Autres Détails Situation : Projet d'intégration dans un environnement technique varié. Outils : Snowflake, Airflow, DBT, SQL, Python, Git, Confluence, Jira.

Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, notre client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.

CONTEXTE DU POSTE : Dans un environnement IT complexe, multi-domaines et à forts enjeux (production critique, forte volumétrie de données, nombreux utilisateurs), vous intégrez une équipe en charge de la conception, du build et de l’exploitation de plateformes d’Observabilité à destination d’équipes internes (développement, exploitation, data, sécurité, etc.). L’équipe opère dans une logique Platform as a Product, avec pour objectif de fournir des plateformes fiables, sécurisées, automatisées et simples à consommer. OBJECTIFS DU POSTE : En tant que Platform Engineer , vous êtes à même de : - Diriger la livraison de plateforme d’Observabilité pour assurer le succès de notre plateforme auprès des clients - Conception de solutions, développement et intégration de produit et services d’Observabilité, architecture de plateforme et planification de la capacité dans des environnements critiques. - Développement de démonstrations et de preuves de concept qui mettent en évidence la valeur de la plateforme d’Observabilité. - Accompagnement dans la modélisation des données, développement et optimisation des requêtes, réglage et mise à l’échelle des clusters, en mettant l’accent sur la recherche rapide et l’analyse à l’échelle. - Résoudre les problèmes de données les plus complexes de nos clients. - Travailler en étroite collaboration avec les équipes d’exploitation afin d'identifier les améliorations à apporter aux fonctionnalités. - Être un mentor/coach pour vos collègues.

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 Lead tech Java Angular Spark (H/F) à Lyon, France. Contexte : Le Groupe réalise des études et des produits data innovants sur des sujets tels que la maintenance prédictive, la mobilité électrique, les charges sur le réseau. Les missions attendues par le Lead tech Java Angular Spark (H/F) : Activité principale En tant que Lead Tech Java/Angular, vous serez responsable de : - Développer et maintenir des applications web en Java Spring Boot (backend) et Angular (frontend). - Avoir une sensibilité accrue aux performances et à la maintenabilité, à la sécurité (ex : Grafana, Kibana, Elastic search, Datadog). - Expérience confirmée en conception d'architecture scalable et en collaboration avec des équipes Data. - Maintien de la qualité logicielle : Effectuer des revues de code régulières, promouvoir et diffuser les bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe. - Appui aux projets : Fournir une aide ponctuelle et des conseils techniques aux différents projets en cours. - Cadrage technique des sujets : Participer à la définition des besoins techniques et à la planification des solutions à mettre en place. - Échanges transverses avec les autres équipes : Collaborer avec les équipes transverses pour remonter les besoins et implémenter un cadre commun de travail. - Veille technique et curiosité sur l'état de l'art des nouvelles technos. Activité secondaire - Cadrage, accompagnement technique des différents projets - Accompagnement des PO - Industrialisation de projets - Capacité à intervenir tout le cycle de vie d'un projet : du POC à la prod Stack technique de l'équipe • Python • Java (21, 25), • spring boot (3.5 à 4.0), • spring batch (5, 6), • spring security, • Angular (18 à 22), • spark, • hadoop, • Postgresql (15), • grafana, • kibana • Kafka • airflow