🧩 Data Engineer Senior – Java/Spring, Spark, Hadoop, AWS & Azure

🧩 Data Engineer Senior – Java/Spring, Spark, Hadoop, AWS & Azure

🗂️ Informations pratiques :

📍 Département : IDF

🗓️ Démarrage : Août / septembre 2026

⏳ Durée : 12 mois, reconductible

🧾 Contrat : CDI / Portage Salarial

💶 Budget : 60 à 70 K€ brut annuel (selon profil et séniorité)

🧑‍💻 Télétravail : 2 jours par semaine

🧠 Séniorité : 8 à 12 ans d’expérience

👤 Poste ouvert : 1

🌍 Secteur : Banque / Data & Big Data

🧩 Contexte :

Au sein d’un grand groupe bancaire, vous accompagnerez différentes filières, notamment la Finance, les Risques et les Ressources Humaines, dans la conception et la mise en œuvre de solutions de valorisation des données.

La mission porte sur le développement d’applications Big Data et d’API REST, l’automatisation des déploiements ainsi que l’industrialisation de solutions capables de fonctionner sous forte charge.

Vous évoluerez dans un environnement associant principalement Java/Spring, Spark, Hadoop, AWS et Azure, avec des enjeux importants de performance, de qualité logicielle et de stabilité applicative.

🎯 Missions principales :

• Développer des applications Big Data et des API REST avec Java et Spring.

• Concevoir et mettre en œuvre une stratégie de tests reposant sur les pratiques TDD et BDD.

• Industrialiser et automatiser les déploiements applicatifs via des environnements conteneurisés.

• Optimiser les performances et la stabilité des applications sous forte charge, notamment grâce au fine-tuning de la JVM.

• Contribuer à la documentation, aux tests fonctionnels et au maintien en conditions opérationnelles des applications.

🛠️ Environnement technique :

• Développement Java & API : Java, Spring, API REST, applications distribuées

• Big Data & traitements distribués : Apache Spark, Hadoop, HDFS, Oozie

• Cloud : AWS, Microsoft Azure

• Développement Data complémentaire : Scala, Python, PHP

• Industrialisation & DevOps : CI/CD, conteneurisation, déploiements automatisés, Git, GitHub

• Qualité logicielle & tests : TDD, BDD, tests fonctionnels, stratégie de tests

• Performance applicative : JVM, fine-tuning, forte charge, stabilité et optimisation

• Systèmes & automatisation : Shell Unix, scripting, automatisation des traitements

👤 Profil recherché :

• Expérience confirmée de 8 à 12 ans en Data Engineering.

• Solide expérience dans des environnements Big Data.

• Excellente maîtrise de Java et Spring pour le développement d’applications et d’API REST.

• Expertise sur Apache Spark et l’écosystème Hadoop, notamment HDFS et Oozie.

• Expérience des environnements Cloud AWS et Azure.

• Maîtrise des pratiques d’industrialisation : TDD, BDD, CI/CD, conteneurisation, Git et GitHub.

• Expérience de l’optimisation des performances applicatives et du fine-tuning de la JVM dans des contextes de forte charge.

• Capacité à contribuer à la documentation, aux tests fonctionnels et au maintien en conditions opérationnelles.

• Compétences complémentaires appréciées en Scala, Python et Shell Unix.

• Capacité à analyser la faisabilité technique des cas d’usage et à contribuer à leur mise en œuvre opérationnelle.

• Anglais professionnel, parlé, lu et écrit.