DATA ENGINEER SPARK / SCALA

• Freelance
• Luxembourg
• Publié il y a 1 semaine
  
  

RED TIC recherche un(e) Data Engineer SPARK / SCALA pour renforcer notre équipe de data engineering. Vous jouerez un rôle clé dans la conception, le développement et l’optimisation des pipelines de traitement de données à grande échelle.

Mission

• Concevoir et développer des pipelines de traitement des données en utilisant Apache Spark et Scala.
• Implémenter des solutions scalables et optimisées pour la gestion et l’exploitation des big data.
• Travailler sur des architectures distribuées et optimiser les performances des traitements.
• Assurer l’intégration des données provenant de différentes sources (SQL, NoSQL, fichiers, API, etc.).
• Déployer et gérer les solutions dans un environnement cloud (AWS, GCP, Azure).
• Collaborer avec les équipes Data Science, BI et DevOps pour mettre en place des solutions data-driven.
• Implémenter des stratégies de monitoring et de gestion des erreurs pour garantir la fiabilité des traitements.
• Participer aux choix technologiques et aux évolutions des architectures de données.
  
  

Profil Recherché

• Diplôme en informatique, data engineering, ou équivalent.
• Expérience de 3 ans minimum en développement de pipelines de données avec Spark et Scala.
• Bonne connaissance des architectures distribuées et des bases de données big data (Hadoop, Hive, HBase, Cassandra).
• Expérience avec les outils de workflow orchestration (Airflow, Luigi, etc.).
• Maîtrise des bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch).
• Expérience avec les services cloud data (AWS EMR, Databricks, GCP BigQuery, Azure Synapse).
• Compétences en optimisation des performances et gestion des grandes volumétries de données.
• Connaissance des méthodologies DevOps / CI-CD et des outils d’automatisation (Docker, Kubernetes, Terraform).
  
  

Compétences supplémentaires appréciées

• Expérience avec Python, Java ou Kafka.
• Connaissance des pratiques d’ingénierie des données et de gouvernance.
• Familiarité avec les modèles de machine learning et leur mise en production.
  
  

Pourquoi nous rejoindre ?

• Un environnement technique innovant et des projets stimulants.
• Une équipe dynamique et une culture axée sur l’excellence technique.
• Des opportunités d’évolution et de formation continue.
• Un cadre de travail favorisant la collaboration et l’innovation.
  
  

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