Big Data Processing Engineer (Spark & Cloud)

Meritis

Paris

Hybrid

EUR 45,000 - 60,000

Full time

14 days+

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Job summary

MERITIS, situé à Paris, recherche un(e) professionnel(le) en Big Data pour contribuer à la modernisation du backend avec une technologie de traitement de données avancée. Le candidat idéal doit avoir au moins 3 ans d'expérience et une passion pour l'environnement agile et innovant.

Les responsabilités incluent l'analyse des besoins métiers, la récupération de données via RedShift et l'application de solutions sur des plateformes Cloud telles qu'AWS et Azure.

Qualifications

  • Titulaire d'un diplôme Bac+5.
  • Minimum 3 ans d'expérience en Big Data.
  • Passionné(e) par l'innovation et l'agilité.

Responsibilities

  • Contribuer à l'analyse des besoins métiers dans le domaine Big Data.
  • Définir des solutions applicatives sur Cloud Platform.
  • Récupérer les données à partir d'une base RedShift.
  • Assurer la qualité des données traitées.
  • Exploiter des données pour les restituer dans des datasets.
  • Appliquer des mises en forme sur les données.
  • Établir des comparaisons pertinentes entre les données.

Skills

Big Data
Python
Java
Agilité
Analyse de données
BI
Cloud Platform
Spark
Scala
Hadoop

Education

Diplôme d'ingénieur ou universitaire Bac+5

Tools

Azure
AWS
GCP
RedShift

Job description

Dans le cadre de la modernisation du backend, le socle du processing de données est ré-écrit surune technologie BigData, ce qui permet d’élargir l’offre de services proposée aux utilisateurs.

Dans ce cadre, la mission consiste à :

  • Contribuer à l’analyse des besoins des différents métiers : analyse de données, BI, Big Data.
  • Contribuer à la définition des solutions dans l’environnement applicatif (Cloud Platform / Spark Data processing).
  • Récupérer les données sur les assets à partir d’une base de données RedShift.
  • Traiter les données afin de garantir une qualité de données optimale.
  • Exploiter les données et faire des restitutions dans les datasets / datamarts.
  • Appliquer les mises en forme et agrégations sur les données.
  • Etablir des comparaisons entre les données et des restitutions pertinentes selon les besoins métiers.
  • Vous êtes titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou universitaire Bac+5,
  • Vous avez à partir de 3 ans d’expérience,
  • Vous aimez travailler dans un environnement agile et novateur et êtes passionné.e de Big Data,
  • Avoir travaillé au moins sur Azure, AWS ou GCP
  • Vous maîtrisez un langage de programmation :Python ou Java
  • Vous maîtrisez les outils Big Data suivants : Spark, Scala, Hadoop
Informations supplémentaires

Devenir collaborateurMeritisc’est :

  • Des parcours professionnels sur mesure (évolution de carrière, formations adaptées, mentoring…) ;
  • Avoir le choix de sa mission et un accompagnement personnalisé tout au long de votre carrière ;
  • Evoluer dans un environnement où l’apprentissage est favorisé : formations certifiantes, e-learning,meetUp, concours de code, parcours d’évolutionsetc;
  • Faire partie de communautés d’experts qui partagent leurs savoirs et expériences au sein de nos centres de compétences ;
  • Un environnement convivial avec de nombreux événements festifs (soirée annuelle, séminaires &teambuiding, déjeuners etafterworks…) ;

Meritis est engagée dans la Responsabilité Sociétale des Entreprises. Nous valorisons notre impact positif sur la société et l’environnement. Notre démarche RSE guide chacune de nos actions pour promouvoir l’équité, la durabilité et le bien-être de nos collaborateurs. Rejoignez-nous pour être partie prenante de cette démarche responsable, où chacun de nos talents contribue à construire un avenir meilleur.

Nos différences sont nos atouts. C’est pourquoi Meritis s’implique en faveur de la diversité et de la non-discrimination. Tous nos métiers sont accessibles aux personnes en situation de handicap.

Description de l’entreprise

Meritisest un cabinet de conseil, pilotage et développement IT fondé en 2007 présent à Paris, Sophia-Antipolis, Aix-en-Provence, Montpellier, Toulouse, Nantes… Etbientôt sur de nouveaux territoires ! Notre mission ? Connecter les meilleurs talents aux entreprises pour leur donner un temps d’avance.

Nous accompagnons nos clients dans l’intégralité de leurs besoins en transformation numérique à travers de nombreux domaines d’expertises : Software Engineering,Finance, Pilotage de projets,Devops, Data, Cloud, Cybersécurité ou encore Agilité.

Intervenant aussi bien dans les secteurs de la Banque, de l’Assurance, des Télécommunications que de l’Industrie ou des Transports, aujourd’hui 40% des entreprises duCAC40 sont clientesMeritis.

Fort de nos valeurs d’exigence, d’humilité, de bienveillance et de proximité, nous comptons aujourd’hui plus de 900 collaborateurs.

Nous mettons un point d’honneur à être proche de nos collaborateurs et à les accompagner de manière individualisée quelles que soient leurs fonctions dans l’entreprise.Certifiée Great Place To Work depuis 2013, notre conception du bien-être au travail va bien au-delà d’un simple label, ce sont nos collaborateurs qui en parlent le mieux : https://www.glassdoor.fr/Avis/Meritis-Avis-E1163008.htm

Meritis vue par ses équipes

Meritis est certifiée Great Place to Work depuis 2013, et figure parmi les meilleures entreprises où il fait bon travailler en France ! Meritis est également évaluée sur Glassdoor avec une note globale de 4,2.

Candidater au poste de Data Engineer (H/F)
  • Civilité *
    • Mme
    • Mr
Numéro Français ou Portugais uniquement
  • Sélectionnez votre niveau de formation
  • Agilité
  • Développement applicatif
  • Sécurité
  • Autre
  • Pièce jointe * Déposez les fichiers ici ou Types de fichiers acceptés: doc, docx, txt, pdf, jpg, jpeg, png, Taille max. des fichiers: 200 MB, Max. des fichiers: 2.
    • Lien de votre profil linkedin
    • Votre message
    J’ai pris connaissance de la politique de confidentialité et j'autorise Meritis à m'envoyer des informations *

    En soumettant ce formulaire, vous acceptez que Meritis mémorise et utilise vos données personnelles dans les conditions décrites dans la Déclaration de confidentialité

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