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# Data Engineer (h/f)

- **Company:** emagine Consulting SARL
- **Location:** Suresnes, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Amazon Web Services, Amazon S3, Databases, Information Engineering, Data Infrastructure, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Relational Databases, Python (Programming Language), NoSQL, Raw Data, Cloud Services, Apache Spark, Spring-boot, Amazon Redshift, Databricks
- **Published:** May 28, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=bcb8700b4702fc80

## About the Role

Compétences : Master (BAC+5) dans un domaine pertinent.

Au moins 4 ans d?expérience en tant qu?ingénieur de données. Expertise avancée en Python.

Solides compétences en Java (Spring Boot).

Familiarité avec Scala est un atout.

Maîtrise des processus ETL et de la construction de pipelines de données.

Expérience pratique avec Databricks et Spark pour le traitement de données.

Expérience avec diverses solutions de stockage, y compris les bases de données relationnelles et NoSQL.

Expérience professionnelle avec les services cloud AWS.

Expérience dans un environnement agile.

Anglais courant.

## Description

Résumé : Passant d?une organisation centrée sur le matériel à un fournisseur complet de logiciels et de services dans le domaine des solutions de paiement, ce rôle est essentiel pour garantir une gestion efficace des données afin d?améliorer les fonctions de l?entreprise.

Responsabilités : Définir et analyser les structures de données.

Concevoir, construire et gérer des pipelines ETL pour traiter les données brutes.

Mettre en ?uvre et gérer des solutions de stockage : entrepôts de données (Amazon Redshift), datalakes (AWS S3 avec Databricks) et bases de données NoSQL.

Collaborer avec des data scientists, analystes et équipes métier pour identifier et satisfaire les besoins en données.

Assurer la fiabilité de la production par la surveillance et les interventions nécessaires.

Expérimenter de nouvelles technologies de données pour améliorer l?infrastructure de données et l?efficacité des flux de travail.


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