Data Engineer Hadoop / PySpark (H/F) (CDI)
Emplacement
ParisFrance
France
Contrat
À plein temps, Durée indéterminéeDate de publication:
2026-09-18Online to:
2026-11-17EUR 15.00 HOUR
Data Engineer Hadoop / PySpark (H/F) (CDI)
Free-Work est une plateforme qui s'adresse à tous les professionnels des métiers de l'informatique.
Ses contenus et son jobboard IT sont mis à disposition 100% gratuitement pour les indépendants et les salariés du secteur. Envie d?un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! ?
Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d?un grand groupe bancaire, sur l?évolution et le maintien d?une plateforme Data stratégique.
Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en ?uvre les évolutions techniques du Data Lake.
? Vos missions
Mettre en ?uvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation.
Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting.
Participer aux évolutions et à l?optimisation du Data Lake Hadoop.
Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme.
Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions.
Participer à la résolution de problématiques techniques complexes.
Contribuer à l?amélioration continue des outils et des processus Data.
Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.
Vous justifiez idéalement de 3 à 6 ans d?expérience en tant que Data Engineer, avec une solide expertise dans le traitement et la transformation de données.
Compétences indispensables :
Hadoop
Python / PySpark
Hive
SQL
Shell Scripting sous Unix / Linux
Git
Jenkins
Jira
Méthodologie Agile / Scrum
Anglais professionnel, écrit et oral
Les compétences suivantes seraient un plus :
Indexima
Alteryx
Altair
GCP / BigQuery
Bibliothèques Python orientées API
Au-delà de vos compétences techniques, nous recherchons une personne autonome, analytique, curieuse et force de proposition, capable de travailler efficacement en équipe dans un environnement en constante évolution.
? Informations complémentaires
Localisation : Paris
Expérience : 3 à 6 ans
Environnement technique : Hadoop, Python, PySpark, Hive, SQL, Unix/Linux
Anglais professionnel : indispensable
Vous êtes passionné(e) par la Data Engineering, maîtrisez Hadoop et PySpark et souhaitez intervenir sur des projets Data à forts enjeux ? N?attendez plus, postulez !
Ses contenus et son jobboard IT sont mis à disposition 100% gratuitement pour les indépendants et les salariés du secteur. Envie d?un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! ?
Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d?un grand groupe bancaire, sur l?évolution et le maintien d?une plateforme Data stratégique.
Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en ?uvre les évolutions techniques du Data Lake.
? Vos missions
Mettre en ?uvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation.
Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting.
Participer aux évolutions et à l?optimisation du Data Lake Hadoop.
Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme.
Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions.
Participer à la résolution de problématiques techniques complexes.
Contribuer à l?amélioration continue des outils et des processus Data.
Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.
Vous justifiez idéalement de 3 à 6 ans d?expérience en tant que Data Engineer, avec une solide expertise dans le traitement et la transformation de données.
Compétences indispensables :
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Python / PySpark
Hive
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Jenkins
Jira
Méthodologie Agile / Scrum
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Indexima
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GCP / BigQuery
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Expérience : 3 à 6 ans
Environnement technique : Hadoop, Python, PySpark, Hive, SQL, Unix/Linux
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