Descriptif du poste: Salaire: 70000 Pour un acteur bancaire   Contexte La prestation de « Data Engineer senior» consiste à développer des ETL/ELT sous GCP et Cloudera onPrem, maintenir en condition opérationnelle un socle Spark Hadoop développé en Java, tout en participant à un chantier de réécriture en Scala ou PySpark.   Missions   - Concevoir, développer et mettre en oeuvre des pipelines ETL/ELT robustes et performants pour ingérer, transformer et charger des données structurées et non structurées. - Développer des solutions de traitement de données à grande échelle en utilisant Scala et PySpark sur les environnements GCP (CF, Cloud run, Dataproc, BigQuery, Cloud Storage) et/ou Cloudera (HDFS, Spark, Hive, Ranger, kerberos). - Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture de données, en assurant la cohérence, la performance et la sécurité. Optimiser les requêtes et les performances des jobs de traitement de données. - Mettre en place et maintenir des processus de qualité des données et de monitoring. - Collaborer étroitement avec les architectes, le Techlead, les Analystes de données et les autres parties prenantes pour comprendre leurs besoins et y répondre efficacement. - Écrire du code propre, maintenable et bien documenté. - Participer aux revues de code et aux bonnes pratiques de développement. - Assurer le déploiement, la configuration et la maintenance des outils et plateformes de données. - Résoudre les problèmes techniques liés aux flux de données et aux plateformes.         Profil recherché: Profil recherché Expertise avérée en GCP, Hadoop/cloudera , Spark, Scala et/ou PySpark.  Qualifications : -    Expérience professionnelle significative dans le domaine du Big Data, avec une expertise approfondie en écosystème Hadoop, Spark, Scala et PySpark. -    Excellente maîtrise du langage de programmation Java, avec des compétences avancées en développement et en maintenance. -    Solides compétences en développement Scala ou PySpark, avec une expérience dans la réécriture de composants Java en Scala ou PySpark. -    Bonnes connaissances des principes de l'ingénierie des données, de l'ingénierie des systèmes, de l'ingénierie logicielle et des architectures Big Data. -    Capacité à travailler de manière autonome et en équipe, avec d'excellentes compétences en communication et en résolution de problèmes. -    Une connaissance des écosystèmes des providers cloud est un plus : AZURE, AWS, GCP -    Expérience avec des outils d'orchestration de workflow (Composer, Airflow, controlM..).