Data Engineer Experimenté - Bancaire H/F

SQUAD
Vannes, France
2 days ago
Apply on www.hellowork.com
Prepare application

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
3 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English

Tech stack

Unit Testing Big Data Software Quality Extract Transform Load (ETL) Apache Hadoop Cloudera Data Streaming Data Ingestion Apache Spark Spark Streaming

Job description

Renfort du Chapitre Data d’un profil Data Engineer expérimenté qui sera amené à intervenir au sein d’une squad du domaine régalien, dans un environnement Cloudera - en utilisant un framework interne entreprise - en lien avec PO/BA de la squad ainsi que l’équipe de développement, ceci dans un cadre agile., Affiner les US avec le PO/BA, concevoir puis développer les solutions de collecte et de stockage des données (provenant de multiples sources) afin de les rendre disponibles pour les usages métiers :

  • Concevoir et développer des pipelines via ETL interne basé sur Spark
  • Automatiser l’ingestion de données depuis diverses sources
  • Orchestrer les flux de données batch et temps réel
  • Mettre en oeuvre les tests unitaires et automatisés
  • Déployer le produit dans les différents environnements
  • Garantir le bon fonctionnement du produit en production et assurer le suivi, l’assistance, la gestion des incidents y compris mise en place et optimisation du monitoring
  • Accompagner l’évolution des pratiques de l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code
  • Adaptations et réécritures des traitements réglementaires autour des arrêtés comptables, évolution des traitements de supervision, montée de version, documentation technique

Requirements

Domaine bancaire - équipe régalien (expérience de 8 à 10 ans minimum dans le domaine bancaire très fortement appréciée)

Outils & Environnement

  • ETL (Extract-transform-load)
  • Hadoop Cloudera (framework Big Data très fortement apprécié)
  • Semarchy xDI (apprécié)
  • Spark Streaming et batch (requis), Mission de longue durée : 3 ans minimum
  • Anglais professionnel obligatoire
  • Séniorité : Expérimenté (8 à 10 ans) dans le domaine bancaire, équipe régalien

Compétences humaines

  • Bonne communication / Pédagogue
  • Prise de lead / Force de proposition
  • Sait challenger les besoins
  • Autonomie
  • Adaptabilité, Profil recherché8 à 10 ans d’expérience dans le domaine bancaireMaîtrise des outils ETL, notamment Spark Streaming et batchConnaissance appréciée de Semarchy xDIExpérience avec le framework Big Data Hadoop Cloudera (très fortement apprécié)Anglais professionnel obligatoireForte sensibilité aux enjeux métiers, de préférence dans le milieu bancaireBonne communication et qualités pédagogiquesCapacité à prendre le lead et être force de propositionSavoir challenger les besoinsAutonomie et adaptabilité, 1. 8 à 10 ans d’expérience dans le domaine bancaire 2. Maîtrise des outils ETL, notamment Spark Streaming et batch 3. Connaissance appréciée de Semarchy xDI 4. Expérience avec le framework Big Data Hadoop Cloudera (très fortement apprécié) 5. Anglais professionnel obligatoire 6. Forte sensibilité aux enjeux métiers, de préférence dans le milieu bancaire 7. Bonne communication et qualités pédagogiques 8. Capacité à prendre le lead et être force de proposition 9. Savoir challenger les besoins 10. Autonomie et adaptabilité

EUR

Anglais ETL Force de proposition Hadoop Batching Big data Autonomie

Benefits & conditions

Lieu de la mission : Vannes

  • 2 jours de télétravail par semaine
  • Date de démarrage : ASAP, Taux journalier :Salaire selon profil

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on www.hellowork.com
Prepare application

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

2:55 min

Understanding the chore and effort of unit testing

Ewald Ewald · World Congress 2024

3:28 min

Defining big data and machine learning fundamentals

Ayon Roy · LIVE

3:09 min

Balancing data science skillings alongside systems engineering rigor

Nico Schmidt · LIVE

4:57 min

Missed edge cases in standard unit testing

Lars Hupel · World Congress 2023

2:10 min

Why organizations combine big data and machine learning

Ayon Roy · LIVE

2:39 min

Navigating strict environments for enterprise banking

Lea Fragner · LIVE

Videos

See all

Related articles

See all