À PROPOS DU POSTE<br/><p>Vous intégrerez notre practice Data & IA, qui intervient sur des projets de transformation data dans plusieurs secteurs : banque, assurance, industrie et life sciences. Dans le cadre de cette annonce, nous sommes spécifiquement sollicités par un client grand compte du secteur banque finance, auprès de plusieurs de leurs entités.</p><p>Référencé auprès de ce client, nous intervenons déjà sur leurs environnements sur des sujets comme la refonte de plateformes Big Data, la mise en place de pipelines temps réel ou la modernisation d'environnements distribués en contexte réglementaire.</p><p>Ce poste est ouvert en CDI uniquement — aucun statut freelance ne pourra être considéré. </p><p>Il s'agit d'un recrutement sur mission : un entretien avec le client fait partie du processus de sélection. </p><p>Disponibilité idéale sous un mois idéalement, à discuter selon votre situation et les délais du projet.</p>VOS MISSIONS PRINCIPALES<br/><ul><li>Contribuer aux choix d'architecture et à la conception des solutions data (modélisation, flux, stockage)</li><li>Développer et optimiser des pipelines batch et streaming sur des environnements distribués à forte volumétrie, en production</li><li>Intégrer et opérer des flux temps réel via Kafka sur des cas d'usage critiques (risque, conformité, reporting réglementaire)</li><li>Être le référent technique de l'équipe : choix de conception, revues de code, bonnes pratiques et montée en compétence des profils juniors</li><li>Assurer la liaison technique entre les équipes data, les architectes et les équipes métiers</li><li>Documenter les choix techniques et assurer la continuité opérationnelle avec les équipes run.</li></ul>CE DONT VOUS AVEZ BESOIN POUR ÊTRE RETENU(E)<br/>Formation & expérience<br/><ul><li>Bac+5 ingénieur ou université (informatique, data, mathématiques appliquées)</li><li><p>10 ans d'expérience minimum en ingénierie data, hors stages et alternance</p></li></ul>Compétences techniques<br/><ul><li>Traitement & pipelines : Spark (PySpark / Scala), Python, Kafka, SQL.</li><li>Environnements distribués : Hadoop (HDFS, YARN, Hive).</li><li>Bases de données : NoSQL (Cassandra, MongoDB ou équivalent).</li><li>Cloud : Azure (ADLS, Synapse, ADF) ou AWS (S3, Glue, EMR).</li><li>Outils : Databricks, Airflow ou équivalent.</li></ul>Rôle & posture<br/><ul><li>Expérience de lead technique ou référent data</li><li>Anglais opérationnel requis — langue de travail officielle chez Cognizant, vous intégrerez aussi une équipe client mixte et internationale.</li></ul>CE QUI FERA LA DIFFÉRENCE<br/><ul><li>Expérience sur des projets en secteur bancaire ou financier (risque, conformité, reporting réglementaire).</li><li>Connaissance de Snowflake.</li><li>Certifications cloud ou data (Azure, AWS, Databricks, Cloudera).</li><li>Pratique des outils CI/CD : Jenkins ou Azure DevOps.</li></ul><p>Vous ne répondez pas à l'ensemble des critères ? Postulez quand même. Ce qui compte : un socle technique solide, une expérience terrain sur des environnements distribués, et la capacité à travailler en autonomie.</p>MODÈLE DE TRAVAIL<br/><p>Chez Cognizant, nous privilégions le modèle hybride et nous nous efforçons d'offrir autant de flexibilité que possible. Ce poste requiert une présence de 3 jours par semaine dans les locaux du client ou de Cognizant en Île-de-France. Quel que soit votre mode de travail, nous soutenons un équilibre vie professionnelle / vie personnelle.</p><p>Les modalités de travail sont exactes à la date de publication et peuvent évoluer selon le projet et les besoins du client. Nous restons transparents sur les attentes liées au poste.</p>