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Data Engineer Big Data / AWS – Secteur Bancaire (H/F)

Opportunité exclusive

2 à 4 semaines

Hybride

Data Engineer Big Data / AWS – Secteur Bancaire (H/F)

Sapiens Group

Data Engineer Big Data / AWS – Secteur Bancaire (H/F)

Expertises

Environnement technique Spark • PySpark • Kafka • Python • SQL • AWS • Datadog • Airflow • Dataiku • Docker • Kubernetes • Terraform • GitLab CI • Jenkins

il y a 1 heure

Opportunité exclusive

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Information importante


Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

24 juillet 2026

Le besoin


Data Engineer Big Data / AWS – Secteur Bancaire (H/F)

📍 Île-de-France | 🏠 Télétravail hybride | 📅 ASAP | ⏳ Mission longue | 👨‍💻 5 à 8 ans d'expérience

Contexte

Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Data Engineer afin d'assurer le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Data sur AWS et de développer de nouveaux flux de données temps réel pour les besoins Analytics et décisionnels.

Missions

  • Assurer le MCO de la plateforme Data sur AWS.

  • Concevoir et optimiser des pipelines de données batch et streaming.

  • Développer et administrer les flux Kafka (topics, producteurs, consommateurs).

  • Optimiser les traitements Spark / PySpark.

  • Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des données.

  • Industrialiser les développements via les pratiques DevOps et CI/CD.

  • Participer à l'évolution des architectures Data (Data Lake, Event-Driven).

Environnement technique

Spark • PySpark • Kafka • Python • SQL • AWS • Datadog • Airflow • Dataiku • Docker • Kubernetes • Terraform • GitLab CI • Jenkins

Profil recherché

  • 5 à 8 ans d'expérience en Data Engineering.

  • Solide maîtrise de Spark, PySpark, Kafka, Python, SQL et AWS.

  • Bonne connaissance des architectures Data Lake et Event-Driven.

  • Une expérience dans le secteur bancaire ou financier est fortement souhaitée.

  • Esprit d'analyse, autonomie et capacité à évoluer dans un environnement critique.

Profil recherché


Profil recherché

  • 5 à 8 ans d'expérience en Data Engineering.

  • Solide maîtrise de Spark, PySpark, Kafka, Python, SQL et AWS.

  • Bonne connaissance des architectures Data Lake et Event-Driven.

  • Une expérience dans le secteur bancaire ou financier est fortement souhaitée.

  • Esprit d'analyse, autonomie et capacité à évoluer dans un environnement critique.

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