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# Data Engineer Experimenté chez CATS à Vannes

- **Company:** DEODIS
- **Location:** Vannes, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Unit Testing, Big Data, Software Quality, Extract Transform Load (ETL), Apache Hadoop, Cloudera, Data Streaming, Data Ingestion, Extreme Programming, Spark Streaming
- **Published:** August 24, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=42efae427374a893

## About the Role

Domaine bancaire - équipe régalien (Expérience dans le domaine Bancaire très fortement apprécié), Langage / ETL : Spark - streaming et batch (requis), Semarchy xDI (apprécié)
Framework Big Data : Hadoop Cloudera (très fortement apprécié)

Sensibilité forte aux enjeux métiers, de préférence avec le milieu bancaire, Bonne communication / Pédagogue
Prise de Lead / Force de proposition,
Sait challenger les besoins
Autonomie,
Adaptabilité

## Description

Renfort du Chapitre Data d?un profil Data Engineer Experimenté 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 Dev., ceci dans un cadre agile

sujets : adaptations et réécritures des traitements réglementaires autour des arrêtés comptables, évolution des traitements de supervision, montée de version, documentation technique,

? Activités

 * 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 le rendre disponibles pour les usages métiers :

 - Concevoir et développer des pipelines via ETL interne basé sur spark / Automatiser l'ingestion de données depuis diverses source / Orchestrer les flux de données batch et temps réel
 * Mettre en ?uvre 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


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