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Démarrage : Dès que possible Contexte Dans le cadre du renforcement de nos équipes Data, nous recherchons un Data Engineer confirmé maîtrisant les environnements Java, Spark et AWS . Vous interviendrez sur des projets à forte volumétrie, autour de la collecte, du traitement et de la valorisation de la donnée. Missions Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données sur des architectures distribuées (Spark, AWS). Industrialiser et fiabiliser les traitements batch et temps réel. Participer à la modélisation et à la gouvernance de la donnée. Optimiser la performance et la scalabilité des flux. Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, BI et Cloud. Contribuer à la veille technologique et à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Engineering. Environnement technique Langages : Java, Python (souhaité) Frameworks : Apache Spark, Kafka, Airflow Cloud : AWS (S3, EMR, Glue, Lambda, Redshift, Athena) CI/CD : GitLab, Docker, Terraform Base de données : PostgreSQL, DynamoDB, Snowflake (selon projet) Profil recherché Formation Bac+3 à Bac+5 en informatique, data ou équivalent. Expérience confirmée en développement Java appliqué à la donnée (Spark). Bonne connaissance des services AWS orientés data. Esprit analytique, rigueur et goût du travail en équipe. Une sensibilité DevOps ou un attrait pour l’industrialisation est un plus. Pourquoi nous rejoindre ? Des projets Data à fort impact dans des environnements techniques exigeants. Un cadre de travail stimulant, collaboratif et bienveillant. De réelles perspectives d’évolution (technique ou architecture).

Espace-Freelance, réseau de consultants indépendants, recherche pour l’un de ses clients directs : Vos missions Fournir aux équipes agiles un environnement technique performant et des méthodes de développement robustes. Piloter et suivre des chantiers techniques (gestion d’obsolescence, migration, interventions spécifiques). Gérer et faire évoluer les infrastructures (systèmes, environnements, réseaux, conteneurisation, etc.). Assurer un rôle de référent technique sur plusieurs technologies clés du périmètre. Contribuer au support technique (analyses, qualification, gestion d’incidents, post-mortems). Apporter votre expertise sur : L’impact des nouvelles solutions ou technologies sur le SI. Les choix d’architecture et d’outillage, en lien avec les autres pôles d’expertise. Environnement technique Web & API : Spring Boot, Angular, PostgreSQL Flux temps réel : EMS, REST, SOAP, Kafka Flux batch : Spring Batch, Spring Boot Données : Hadoop, Spark, Datahub, Datalake, OpenShift AI Conteneurisation : OpenShift Observabilité : Centreon, Dynatrace, Grafana, Prometheus, OpenSearch Authentification : Keycloak CI/CD : GitLab, Jenkins (ou équivalents)

Notre client souhaite migrer ses solutions analytiques et ses processus de traitement de données de l’environnement SAS vers la plateforme Dataiku . Dans ce cadre, vous interviendrez en tant qu’expert pour accompagner cette transformation, en garantissant la continuité des processus métiers et l’optimisation des performances. Missions principales : Analyser les processus existants sous SAS (scripts, macros, workflows) et identifier les dépendances. Concevoir des solutions équivalentes ou optimisées sur Dataiku, en collaboration avec les équipes métiers et techniques. Développer et tester les nouveaux workflows Dataiku, en assurant la compatibilité avec les systèmes existants. Former les équipes internes à l’utilisation de Dataiku et documenter les bonnes pratiques. Accompagner le déploiement progressif des solutions et assurer le support post-migration. Optimiser les performances des nouveaux processus et proposer des améliorations continues. Compétences techniques : Expertise confirmée en développement SAS (Base SAS, SAS Macro, SAS SQL, SAS DI Studio, etc.). Maîtrise avancée de Dataiku (création de workflows, utilisation des recettes, intégration avec d’autres outils, etc.). Connaissance des bonnes pratiques en migration de données et en gestion de projets data. Expérience avec les bases de données (SQL, Oracle, PostgreSQL, etc.) et les environnements Big Data . Familiarité avec les outils de versioning (Git) et les méthodologies Agile/DevOps . Compétences transverses : Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (métiers, IT, data scientists). Pédagogie pour former et accompagner les utilisateurs finaux. Autonomie , rigueur et sens de l’organisation pour gérer des projets complexes. Excellente communication écrite et orale pour documenter et présenter les avancées.