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Je recherche un Tech Lead Big Data – Expert Java - Spark : • Devenir le Pilier technique du socle Big Data en Java Spark pour aider les utilisateurs de différentes 6 squads à l’utiliser, répondre aux tickets, analyser les bugs et savoir coder les corrections et livrer (CI/CD Jenkins Maven) • Rôle orienté RUN mais quelques évolutions peuvent toujours intervenir, avec donc la capacité de comprendre le besoin fonctionnel et développer l’évolution • Gérer les clusters Hadoop MapR on-premise avec un accent sur l'optimisation des performances et le chargement de données en streaming (Kafka/MaprES) et en batch.

💡 Contexte /Objectifs : L'entité a pour charge la maintenance, le support et l'évolution de l'outil concernant le pilotage financier de la banque, des directions centrales et de la facturation interne du groupe. Les outils sont basés sur les technologies Big Data pour le stockage, Talend et Spark/Scala pour les traitements, la suite MSBI SQL Server et cube SSAS pour l'analyse mutlidimensionnelle et enfin du Power BI pour la restitution. Le Bénéficiaire souhaite mettre en œuvre plusieurs évolutions de son socle technique. A ce titre, le Bénéficiaire souhaite bénéficier de l'expertise du Prestataire en termes de Data Engineering. Dans ce cadre la prestation consiste à contribuer à/au(x) : - Support de l'application (notamment lors des clôtures mensuelles) - La maintenance évolutive - La conception et l'implémentation de nouvelles fonctionnalités - La refonte technique - La migration de Talend vers Spark/scala Environnement anglophone 2 - Livrables attendus Les livrables attendus sont : - Optimisation des performances - Le support de l'application et la documentation - La livraison des evolutions - La livraison des nouvelles fonctions demandées dans le cadre des projets.

Nous recherchons un Lead technique Java Spark Mission: Devenir le Pilier technique du socle Big Data en Java Spark pour aider les utilisateurs de différentes 6 squads à l’utiliser, répondre aux tickets, analyser les bugs et savoir coder les corrections et livrer (CI/CD Jenkins Maven) Rôle orienté RUN mais quelques évolutions peuvent toujours intervenir, avec donc la capacité de comprendre le besoin fonctionnel et développer l’évolution Gérer les clusters Hadoop MapR on-premise avec un accent sur l'optimisation des performances et le chargement de données en streaming (Kafka/MaprES) et en batch.Compétences techniquesJava - Confirmé - Impératif Spark - Confirmé - Impératif Hive, Hbase, MongoDB ou S3 - Confirmé - Impératif Evènementiel : Kafka, Kafka Connect, KStream - Confirmé - Impératif

Bonjour, Pour le compte de notre client, nous recherchons un data engineer spark / scala. Mission : Livrables n 1 : Sprint n 1 + Lot 1 : développement des US et tests associés ; + Lot 2 : Documentation projet, mapping des données, modélisation des pipelines, documents d’exploitation ; + Lot 3 : Mise en place du CI/CD sur notre usine logicielle ; + Lot 4 : Mise en place du monitoring ; LE PROFIL RECHERCHE Compétences métiers & outils : Les compétences technologiques attendues sont : + Indispensables : maîtrise de l’API Scala Spark (batch principalement), maîtrise des techniques d’optimisation Spark, expérience dans le traitement de volumétries importantes / complexes, développement et bonnes pratiques Scala, build Maven, travail en environnement cloud (idéalement Azure) + Appréciées : écosystème Databricks, développement d’API HTTP, expérience sur la stack ELK Compétences transverses + Aisance relationnelle + Esprit d’équipe et d’adaptabilité + Esprit de synthèse + Rigueur et esprit d’analyse + Autonomie + Force de proposition + Vous avez le sens des priorités et la capacité à gérer les délais + Vous aimez le travail en mode multi-projets + Appétence client, besoin métier et compréhension du fonctionnel + Mentoring et partage de connaissances

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un expert Java Spark sur Paris Devenir le Pilier technique du socle Big Data en Java Spark pour aider les utilisateurs de différentes 6 squads à l’utiliser, répondre aux tickets, analyser les bugs et savoir coder les corrections et livrer (CI/CD Jenkins Maven) Rôle orienté RUN mais quelques évolutions peuvent toujours intervenir, avec donc la capacité de comprendre le besoin fonctionnel et développer l’évolution Gérer les clusters Hadoop MapR on-premise avec un accent sur l'optimisation des performances et le chargement de données en streaming (Kafka/MaprES) et en batch. Compétences techniques : Java Spark Hive, Hbase, MongoDB ou S3 Evènementiel : Kafka, Kafka Connect, KStream

Dans le cadre de la mise en place du projet Data Finance nous recherchons un data engineer confirmé. - Contexte : le projet Data Finance à pour objectif de mettre a disposition des données consolidé de différente source (base de données relationnelle, SAP , base de données Iaas) dans un modèle de donnée modélisé en Etoile a des fins d'analyse financier. - Environnement technique : Azure DataFactory, Databricks, Pyspark, SQL , Azure devops, Blob Storage. - Mission du candidat : Développer des pipeline d'ingestion des données dans le datalake avec datafctory Développer des flux de transformation de données via Python/spark/ Pyspark Databricks. Mettre en place des pipeline CICD azure devops Participé au re factoring du code existant Être garant de la qualité du code et le bon respect des norme de développement Mis en place des test unitaire. Mise en place du monitoring et de la supervision de l'application datafinance .

La prestation consiste à contribuer à/au(x) : - Support de l'application (notamment lors des clôtures mensuelles) - La maintenance évolutive - La conception et l'implémentation de nouvelles fonctionnalités - La refonte technique - La migration de Talend vers Spark/scala Environnement anglophone Les livrables attendus sont : - Optimisation des performances - Le support de l'application et la documentation - La livraison des évolutions - La livraison des nouvelles fonctions demandées dans le cadre des projets

Analyse des Exigences : Collaborer avec les équipes métier pour comprendre les besoins en matière d'analyse de données et de traitement. Conception de Solutions : Concevoir des architectures de données et des solutions de traitement distribué en utilisant Apache Spark. Proposer des modèles de données adaptés aux cas d'utilisation spécifiques. Développement de Pipelines de Données : Développer des pipelines de données robustes et évolutifs en utilisant Apache Spark pour l'ingestion, le nettoyage, la transformation et la préparation des données. Utiliser Spark Streaming pour le traitement en temps réel des flux de données. Optimisation des Performances : Optimiser les performances des jobs Spark en ajustant les configurations, en utilisant des techniques de partitionnement et de cache, et en améliorant l'efficacité des transformations. Gestion des Versions : Utiliser des outils de contrôle de version pour gérer le code source et les artefacts des pipelines Spark. Tests et Validation : Élaborer des stratégies de test pour les pipelines Spark et mettre en œuvre des tests unitaires, d'intégration et de régression. Valider la qualité des données à différentes étapes du pipeline. Déploiement et Monitoring : Déployer les pipelines Spark sur des clusters de production et surveiller les performances en temps réel. Mettre en place des alertes pour détecter les problèmes de performance ou de disponibilité. Sécurité : Implémenter des mesures de sécurité pour protéger les données sensibles tout au long du pipeline. Utiliser des technologies telles que Kerberos, Ranger, ou des outils de chiffrement pour assurer la sécurité des données. Documentation : Documenter les pipelines de données, les flux de travail, les configurations et les bonnes pratiques. Créer des guides d'utilisation pour les autres membres de l'équipe et les utilisateurs finaux.

Package pyspark Documentation technique Compétences techniques PYTHON / PYSPARK / SPARK - Confirmé - Impératif Databricks/ datafactory/ azure devops - Confirmé - Impératif Integration GIT - Confirmé - Important Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Description détaillée Dans le cadre de la mise en place du projet Data Finance nous recherchons un data engineer confirmé. - Contexte : le projet Data Finance à pour objectif de mettre a disposition des données consolidé de différente source (base de données relationnelle, SAP , base de données Iaas) dans un modèle de donnée modélisé en Etoile a des fins d'analyse financier. - Environnement technique : Azure DataFactory, Databricks, Pyspark, SQL , Azure devops, Blob Storage. - Mission du candidat : Développer des pipeline d'ingestion des données dans le datalake avec datafctory Développer des flux de transformation de données via Python/spark/ Pyspark Databricks. Mettre en place des pipeline CICD azure devops Participé au re factoring du code existant Être garant de la qualité du code et le bon respect des norme de développement Mis en place des test unitaire. Mise en place du monitoring et de la supervision de l'application datafinance . - Compétences requises : - Une bonne maitrise SQL / Pyspark / SPARK. -Avoir au moins 4/5 ans d'expérience en tant que Data engineer / utilisation de databricks. - Une connaissance environnement Cloud (Microsoft Azure), GIT, Devops - Une bonne communication et être fort de proposition. - Connaissance des bonnes pratique de développement.

Dans le cadre des projets de l’équipe et de ses travaux de construction ou d’évolution : - Contribuer aux projets d’intégration d’entités dans le dispositif DDF Groupe - - Accompagner les entités du Groupe dans la construction ou l’optimisation de leur dispositif LCB/FT/Fraude Techniques - Développement langage de type SQL, Python, Spark : Expert - Bases de données : Expert - Analyse BI : Expert - Excel : Expert - Powerpoint : Requis Livrables attendus : - Cadrage et estimation des coûts et délais - Etude et documentation technique dont les spécifications - Développements et codes auditables - Cahier et PV recette auditables - Simulations et analyse détaillées auditables - Présentations des travaux et des résultats obtenus - Documents et tableaux de synthèse - Comptes rendus - Modes opératoires

💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Tech Lead Big Data. Périmètre fonctionnel : banque d'investissement Les principales tâches de la missions sont les suivantes :  Développement, Clean code,  L'intégration continue,  La définition des solutions dans l'environnement applicatif (Cloud Platform / Spark Data processing)  Mise en place et suivi des développements en production du socle de fonctionnalités Processing / preparation de données  L'assistance à la conception technique du produit  Diverses assistances techniques (sujets techniques complexes sur le produit, etc...)  La revue de code  L'intégration cohérente du produit dans le système d'information en synchronisation avec l'architecture technique  L'analyse de l'impact de la conception du produit sur l'architecture technique du SI  L'architecture technique aux choix d'implémentation dans le SI  La maintenabilité technique du produit  La stratégie de développement et de tests selon critères pré-définis Autres :  Support applicatif via le monitoring et résolution associée  DevOps pour les parties IAAS et CD.  Environnement anglophone

Contexte du poste : Nous sommes une entreprise innovante dans le secteur des technologies appliquées à l'assurance, basée dans la région parisienne. Notre mission est d'accompagner les assureurs dans la gestion et l'analyse de leurs risques, en utilisant des solutions SaaS avancées. Nous travaillons sur des projets variés visant à optimiser la souscription d'assurances et la gestion de portefeuille grâce à l'intelligence artificielle. Afin de soutenir notre croissance rapide et nos projets d'expansion internationale, nous recherchons un(e)Data Scientist orienté Engineering pour renforcer notre département Insights. Missions : - Concevoir et implémenter des modèles de Machine Learning pour répondre aux besoins business complexes. - Gérer le cycle de vie complet des modèles, de la conceptualisation à la mise en production. - Être le garant de la qualité du code au sein du département Insights, mettre en place des bonnes pratiques de développement. - Conduire des analyses ad hoc pour éclairer les décisions stratégiques. - Participer à des projets d'innovation et d'expérimentation de nouvelles technologies.

Nous recherchons pour un de nos clients un Data engineer avec deux ans d’éxpériences à minima sur daitaiku , Ce collaborateur doit maitriser les technos comme Python stack technique du besoin : Python hadoop spark 2 ans a fond de dataiku Localisation : IDF, metro , Télétravail : 2 jours de télétravail Démarrage : asap Tjm : dépend de l’expérience, entre 500 et 600max Quelqu’un qui connait depuis 5 ans la solution NB : Ce besoin n'est pas encore exprimé chez notre client, c'est assez urgent nous pouvons faire passer les entretiens asap ainsi que le démarrage

Objectifs et livrables L’expertise technique sur le Datalake (plateforme Big Data) consistera à : · Assurer le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Datalake : gestion des incidents et des demandes effectuées par les projets ou les utilisateurs finaux · Contribuer à l’implémentation/automatisation des solutions · Effectuer les actions de mises en production · Contribuer à l’amélioration continue des outils d’exploitation · Communication auprès des utilisateurs finaux Le Prestataire devra fournir les livrables suivants : · Récapitulatif mensuel des tickets traités (incidents, demandes de travaux) · Statut bi-mensuel sur l’avancée des projets sur lesquels il sera contributeur

Orienté Big Data et ayant des compétences dans les domaines listés ci-joint : Kafka, Spark, Hbase, Hive, Hadoop, Jenkins, Ansible, Github, Scala, Python, Linux, Kube, Linux. Objectifs et livrables L’expertise technique sur le Datalake (plateforme Big Data) consistera à : · Assurer le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Datalake : gestion des incidents et des demandes effectuées par les projets ou les utilisateurs finaux · Contribuer à l’implémentation/automatisation des solutions · Effectuer les actions de mises en production · Contribuer à l’amélioration continue des outils d’exploitation · Communication auprès des utilisateurs finaux Le consultant devra fournir les livrables suivants : · Récapitulatif mensuel des tickets traités (incidents, demandes de travaux) · Statut bi-mensuel sur l’avancée des projets sur lesquels il sera contributeur

Ingestion des données sources via NIFI dans des tables de travail Cassandra ou en parquet sur AWS S3 Développement des Traitements Spark/Scala en lots des données sources ingérées Traitement au quotidien des nouvelles données clients (ajout nouveaux clients Enrichissement au quotidien des données des clients avec des fichiers de scoring et de segmentation (fournis par un autre projet) Traitement toutes les 8 heures des nouvelles ventes avec notamment la mise à jour des ventes auditées ainsi que l’enrichissement des ventes avec les données des clients Ingestion toutes les 8 heures des données des ventes dans Druid Ajout et mise à jour des nouveaux produits des marques avec leur description, leur taille, leurs stocks …. Traitement en temps réel via Kafka/Spark des données sources fournies par les marques dans les topics dédiés : Enrichissement des données des produits des différentes marques en temps réel avec les informations des stocks, des prix Mise à jour temps réel des données des ventes Mise à jour temps réel des données clients Mise à jour des commandes clients Anonymisation des informations clients (RGPD) Mise à jour des stocks disponibles en magasin Exposition des informations des produits en transit (magasin d’origine, magasin destination) afin que les utilisateurs de Luce puissent estimer leurs dates de livraison Traitement et Stockage des données dans Apache Solr et Cassandra Exposition des données traitées dans une API nodejs à travers Cassandra et Solr Ingestion des données des ventes et commandes sur Apache Druid via NIFI Mise en place de tests automatiques afin d’éviter les régressions suite aux nouvelles évolutions Développement de tests unitaires avant déploiement Garantie de la cohérence des données Planification des heures de lancement des différents traitements afin d’éviter d’avoir des données corrompues Déploiement des différents traitements Spark via Jenkins/Livy dans les environnements dédiés Monitoring des Jobs Spark via Yarn et Spark UI avec un système d’alerting via Slack en cas de problème durant les traitements Mise en place de logs qui seront ensuite déposés dans ElasticSearch afin de faciliter la résolution et la recherche des bugs Optimisation des différents traitements Data (optimisation du code Spark, des traitements NIFI) Migration de tous nos workflows NIFI, traitements de données en lots/ temps réel Spark sur Amazon AWS Migration de l’api ainsi que des tables et collections utilisées dans Cassandra Environnement sur AWS Ordonnancement des tâches via Airflow/Python, gestion des différentes dépendances entre les traitements Mise à jour d’une librairie Airflow pour le lancement de nos Jobs Sparks ainsi que le monitoring (vérification des statuts des traitements). Mise en place des capteurs (sensors) nécessaires pour le suivi des statuts des traitements Mise à jour d’une librairie générique Spark pour les jobs d’ingestion via parquet/csv/json