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# Data Engineer Senior Scala / Spark / Hadoop / Databricks (H/F)

- **Company:** Gamme solutions
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Agile Methodology, Amazon Web Services, Unit Testing, Big Data, Continuous Integration, Apache Hadoop, Python (Programming Language), Unix Shell, Performance Tuning, Data Streaming, Apache Spark, Pyspark, Apache Nifi, Databricks
- **Published:** October 22, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=a46cb4048b5f1f3c

## About the Role

PySpark et Python

AWS

Apache NiFi

Shell Unix

Git / GitHub

CI/CD et industrialisation des traitements Data, Profil recherchéExpérience confirmée en ingénierie Data et développement Big Data.

Excellente maîtrise de Scala et Spark, avec une expérience significative en développement et optimisation de traitements distribués.

Solide expérience des écosystèmes Hadoop et Databricks.

Bonne compréhension des architectures Big Data et de la conception de pipelines de données.

Maîtrise des pratiques de développement, de tests et d?industrialisation.

Capacité à intervenir en autonomie, avec rigueur et esprit d?équipe.

Anglais professionnel indispensable pour collaborer dans un environnement international.

Une expérience dans le secteur bancaire, notamment sur les périmètres Finance et Risques, constitue un atout.

Compétences clés pour le sourcingData Engineer Senior | Scala | Spark | Hadoop | Databricks | Big Data | PySpark | AWS | CI/CD | Banque / Finance / Risques

## Description

Participer à la conception des architectures Data et aux choix techniques.

Assurer l?orchestration des flux de données et l?industrialisation des traitements.

Mettre en ?uvre les pratiques CI/CD et les processus de déploiement.

Réaliser les tests unitaires, garantir la qualité du code et contribuer aux mises en production.

Participer à l?optimisation des performances et à la fiabilisation des traitements.

Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un environnement Agile.

Contribuer à la résolution des incidents et à l?amélioration continue des pipelines de données.

Environnement techniqueCompétences indispensables :
Scala

Apache Spark

Hadoop