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- Freelance
- Luxembourg
- Publié il y a 5 mois
Mission
- Concevoir et développer des pipelines de traitement des données en utilisant Apache Spark et Scala.
- Implémenter des solutions scalables et optimisées pour la gestion et l’exploitation des big data.
- Travailler sur des architectures distribuées et optimiser les performances des traitements.
- Assurer l’intégration des données provenant de différentes sources (SQL, NoSQL, fichiers, API, etc.).
- Déployer et gérer les solutions dans un environnement cloud (AWS, GCP, Azure).
- Collaborer avec les équipes Data Science, BI et DevOps pour mettre en place des solutions data-driven.
- Implémenter des stratégies de monitoring et de gestion des erreurs pour garantir la fiabilité des traitements.
- Participer aux choix technologiques et aux évolutions des architectures de données.
- Diplôme en informatique, data engineering, ou équivalent.
- Expérience de 3 ans minimum en développement de pipelines de données avec Spark et Scala.
- Bonne connaissance des architectures distribuées et des bases de données big data (Hadoop, Hive, HBase, Cassandra).
- Expérience avec les outils de workflow orchestration (Airflow, Luigi, etc.).
- Maîtrise des bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch).
- Expérience avec les services cloud data (AWS EMR, Databricks, GCP BigQuery, Azure Synapse).
- Compétences en optimisation des performances et gestion des grandes volumétries de données.
- Connaissance des méthodologies DevOps / CI-CD et des outils d’automatisation (Docker, Kubernetes, Terraform).
- Expérience avec Python, Java ou Kafka.
- Connaissance des pratiques d’ingénierie des données et de gouvernance.
- Familiarité avec les modèles de machine learning et leur mise en production.
- Un environnement technique innovant et des projets stimulants.
- Une équipe dynamique et une culture axée sur l’excellence technique.
- Des opportunités d’évolution et de formation continue.
- Un cadre de travail favorisant la collaboration et l’innovation.
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- Aug 14, 2025
- Type
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- Level
- Entry
- Location
- Luxembourg
- Company
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