> Markdown version of [/jobs/ext/3664169-tech-lead-data-engineering-java-spark-gcp-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3664169-tech-lead-data-engineering-java-spark-gcp-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Tech Lead Data Engineering - Java - Spark - Gcp H/F - **Company:** Maestria - **Location:** Valbonne, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Java (Programming Language), Agile Methodology, Big Data, BigQuery, Unix, Cloud Computing, Information Systems, Continuous Integration, Linux, Perl (Programming Language), Apache Hadoop, SQL Databases, Teradata SQL, Google Cloud, Informatica Powercenter, Apache Spark, Git - **Published:** October 10, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84272765.html ## About the Role Nous recherchons un Tech Lead Data Engineering disposant d'une solide expertise Java et SQL, ayant idéalement évolué dans des environnements Big Data Hadoop/Spark et possédant une expérience significative sur Google Cloud Platform.Compétences indispensables :Java : maîtrise confirmée pour intervenir sur les traitements historiques et accompagner leur évolution.SQL avancé : expertise en développement, optimisation et analyse des traitements.GCP : expérience des environnements Data Cloud, notamment BigQuery et/ou Informatica IDMC.Git, Shell/Perl et environnements Unix/Linux.Capacité à encadrer techniquement une équipe et à contribuer aux choix d'architecture.Compétences complémentaires appréciées :Apache Spark et Hadoop.Teradata.Informatica IDMC et BigQuery.Outils d'ordonnancement, d'intégration continue et de BI.Une expérience de migration ou de modernisation de plateformes Data constitue un véritable atout.Anglais B2 minimum Obligatoire., Nous recherchons un Tech Lead Data Engineering disposant d'une solide expertise Java et SQL, ayant idéalement évolué dans des environnements Big Data Hadoop/Spark et possédant une expérience significative sur Google Cloud Platform., Java : maîtrise confirmée pour intervenir sur les traitements historiques et accompagner leur évolution. SQL avancé : expertise en développement, optimisation et analyse des traitements. GCP : expérience des environnements Data Cloud, notamment BigQuery et/ou Informatica IDMC. Git, Shell/Perl et environnements Unix/Linux. Capacité à encadrer techniquement une équipe et à contribuer aux choix d'architecture. Compétences complémentaires appréciées : Apache Spark et Hadoop. Teradata. Informatica IDMC et BigQuery. Outils d'ordonnancement, d'intégration continue et de BI. Une expérience de migration ou de modernisation de plateformes Data constitue un véritable atout. Anglais B2 minimum Obligatoire. EUR Apache spark Anglais Google cloud platform Hadoop Shell SQL Linux Git Java UNIX Perl ## Description Un cadre de travail stimulant avec des projets variés à fort impact Un accompagnement de proximité et des formations continues Une culture d'entreprise centrée sur la collaboration, l'innovation et le bien-être Télétravail partiel possible, paniers repas, mutuelle premium Envie de rejoindre une entreprise où il fait bon vivre ? Postulez dès maintenant et devenez acteur de votre avenir avec MAESTRIA. Vous intégrerez une équipe Data Agile intervenant sur des projets stratégiques, dans un contexte international et de transformation progressive de son système d'information. L'environnement actuel repose notamment sur Java, Apache Spark, Hadoop et Teradata, avec une migration en cours vers Google Cloud Platform (GCP), autour de technologies telles que BigQuery et Informatica IDMC. Cette transformation s'effectue progressivement : les plateformes historiques restent opérationnelles et nécessitent des évolutions, de la maintenance et un accompagnement technique, parallèlement au développement de la nouvelle architecture Cloud. En tant que Tech Lead, vous jouerez un rôle central dans cette transition, en assurant la continuité des traitements existants, la qualité des développements et l'accompagnement de l'équipe vers les nouvelles technologies Data et une partie de développement en propre.