321 - Data Engineer Java/Spark / GCP (IT)
Présentation de mission ? Data Engineer Java / Spark / GCPDans le cadre du renforcement de ses équipes Data, un acteur majeur de l?aéronautique et du transport aérien recherche un Data Engineer expérimenté / Tech Lead disposant d?au moins 5 ans d?expérience pour intervenir sur son Data Lake stratégique basé sur Google Cloud Platform (GCP). La mission se déroule à Toulouse, selon un modèle hybride de 3 jours sur site et 2 jours en télétravail. Intégré à une équipe de 6 personnes, le consultant participera aux projets en cours ainsi qu?aux futures évolutions de la plateforme Data. Il contribuera aussi bien aux corrections, à la maintenance évolutive qu?au développement de nouvelles fonctionnalités permettant d?améliorer la mise à disposition des données brutes (load) et raffinées (refined) auprès des différentes entités du groupe. Le profil recherché combine une solide expertise en Java, Spark et Python, ainsi qu?une bonne maîtrise des méthodologies Agile. Le consultant interviendra sur l?optimisation des traitements de données, le développement de pipelines robustes et l?évolution des composants du Data Lake dans un environnement cloud moderne. L?environnement technique repose principalement sur Java (30 %), Spark (30 %) ainsi que les services Dataproc, Dataform, Google Cloud Storage et Terraform (30 %). Une connaissance de BigQuery (10 %) est également attendue. Démarrage ASAP, mission jusqu?au 31/12/2026, avec forte visibilité de renouvellement. TJM maximum : 450 ?. Profil candidat: Entité : Acteur de l?aéronautique et du transport aérien Site : Toulouse, 3j/site - 2j TT Rôle : Data Engineer Java/Spark / GCP Expérience : +5ans TJM max : 450 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 31/12/2026 - renouvelable Profil recherché : Data Engineer expérimenté / Tech Lead avec fortes compétences en Java, Spark, Python et Agilité. Missions : Le Data Engineer intègregra une équipe de 6 personnes et participera aux projects actuels et à venir (corrections et new features) sur le Datalake qui met à disposition les données brutes (load) et raffinées (refined) pour les entités du groupe. Environnement technique : Java : 30% Spark : 30% Dataproc, Dataform, Google Cloud Storage, Terraform : 30% Big Query : 10%
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