DATA ENGINEER JAVA SPARK

Inetum · Consultoría & Servicios TI · Nantes, , France

Nantes, , FranceInfra & Data6 de marzo de 2026Leído en SmartRecruiters
PresencialIntermedio (3–5 años)

Vigencia de la oferta

Probablemente fantasmaVerificada en el sitio del editor hace 2 h

Antigua o republicada varias veces: hay bastantes posibilidades de que sea una cantera permanente y no una vacante real. Pregunta al reclutador si el puesto tiene presupuesto.

  • Activa desde hace 192 d
  • Inetum retira sus ofertas al cabo de 52 d de mediana (78 ofertas cerradas observadas)

Comprobado cada seis horas en el sitio del editor. La antigüedad cuenta desde la fecha de publicación original, incluso tras una republicación.

Lo que dice la oferta

Concevoir, développer et optimiser des pipelines data performants en Spark et Java sur Kubernetes, avec orchestration Airflow et manipulation SQL via Starburst.

  • Híbrido · 2 días/semana de teletrabajo
  • Contribuidor individual

Leído en el texto de la oferta por un modelo de lenguaje el 14 de septiembre de 2026 — indicativo, compruébalo en la oferta original.

Descripción

Dans le cadre du développement du DatahubV2, nous recherchons un Data Engineer confirmé maîtrisant les environnements Java, Spark et les architectures Data modernes.


Vous interviendrez au sein de l'équipe Socle Data et serez responsable de la construction, l’optimisation et la fiabilisation des pipelines data, tout en garantissant les bonnes pratiques de développement et de performance.

Vos missions principales :

  • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données performants (batch, calcul distribué).
  • Développer des traitements Spark 3 instanciés sur Kubernetes (Spark as a Service).
  • Manipuler les données du DatahubV2 via Starburst (Trino) en SQL.
  • Construire et orchestrer des workflows Data sur Astronomer / Apache Airflow en Python.
  • Réaliser les intégrations applicatives en Java (et potentiellement Scala selon les applications).
  • Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des jobs Data.
  • Contribuer à la mise en place et à la maintenance des pipelines DevOps (Gitlab, Jenkins, ArgoCD…).
  • Suivre et analyser les logs applicatifs via ELK (Log as a Service).
  • Coopérer avec l’équipe Socle Data, utiliser et faire évoluer les librairies Python internes.
  • Participer à la documentation et à l'amélioration continue des pratiques Data du DatahubV2.

🧰 Technologies & Compétences requises

Compétences Data / Big Data

  • Spark 3 – Java ou Scala → Avancé
    • Traitements distribués, performance, optimisation, exécution sur Kubernetes.
  • Starburst (Trino) – SQL → Moyen
    • Requêtage SQL interactif, combinaison multi-sources, compréhension du SEP.
  • Apache Airflow / Astronomer – Python → Moyen
    • Création, planification et supervision de DAGs, orchestration de workflows.

Compétences Cloud / Infrastructure

  • Kubernetes, COS (S3), Vault → Bas
    • Compréhension des environnements cloud de la DMZR.
  • Log as a Service (ELK) → Moyen
    • Dashboarding, gestion et analyse des logs.

Compétences DevOps

  • Gitlab, Jenkins, ArgoCD, Ansible – Go / Yaml → Bas
    • Gestion et évolution de pipelines CI/CD basés sur des templates existants.

Langages

  • Java → Moyen
  • SQL → Moyen
  • Python → Moyen
  • Scala → Moyen

Profil recherché

  • Expérience confirmée en tant que Data Engineer sur des environnements distribués et Big Data.
  • Très bonne maîtrise de Java et Spark.
  • Capacité à travailler dans un environnement cloud, containerisé et orienté DevOps.
  • Bon niveau en SQL pour manipuler des données multi-sources.
  • Autonomie, rigueur, esprit d’analyse, sens de la performance.
  • Une expérience en contexte bancaire ou datahub est un plus.

✔︎ 10 RTT en plus des 27 jours de congés payés 

✔︎ Des avantages groupes : 9€/jour sur votre carte Swile, une bonne mutuelle, prise en charge de 70% de votre abonnement de transports, des indemnités kilométriques vélo… 

✔︎ Un CSE : subvention sport et loisir, chèques vacances, chèques cadeaux… 

✔︎ De la flexibilité avec 2 jours de télétravail/semaine en moyenne

Stack detectado

En resumen

Publicada el 6 de marzo de 2026 · vista por primera vez el 6 de septiembre de 2026

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