Postée il y a 32 jours
Votre mission :
En tant que Data Engineer Java / Spark, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour :
Concevoir et développer des pipelines de traitement des données massives (Big Data) en utilisant Apache Spark
Implémenter des solutions robustes et scalables en Java pour répondre aux besoins métiers
Participer à l’architecture et au développement des plateformes de données, en garantissant leur performance et leur fiabilité
Optimiser les flux de données (ETL) pour assurer un traitement rapide et efficace
Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, BI et métiers pour garantir l’alignement avec les objectifs business
Superviser les processus d'intégration et de déploiement continu (CI/CD) sur des environnements Cloud ou on-premise
Votre profil :
Diplômé(e) d’un Bac+5 en informatique, data ou équivalent (école d’ingénieur ou université).
Vous avez une expérience confirmée (3 ans minimum) dans le développement Big Data, notamment avec Java et Apache Spark
Vous maîtrisez les outils et technologies liés aux écosystèmes Big Data : Hadoop, Kafka, Hive, etc.
Vous avez une bonne connaissance des bases de données SQL et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Cassandra)
Une expérience avec des environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils d’infrastructure as code (Terraform, Ansible) est un atout
Vous êtes rigoureux(se), curieux(se) et passionné(e) par le traitement des données massives
Vous parlez couramment anglais (un environnement international est un plus)
Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.).
Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes.