Data Engineer & API Developer — Pipelines Big Data

NEXTON; Paris; On-site; EUR 55,000 - 90,000; Full time

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Job summary

NEXTON recrute un Data Engineer / Développeur Data & API H/F, CDI, à Paris. Vous travaillez pour l'un de nos grands comptes du secteur bancaire, en étroite collaboration avec les Business Analysts sur la modernisation des architectures de données et l'exposition des flux.

Le rôle implique le développement de pipelines PySpark/Spark, la migration d'un ETL legacy Informatica vers PySpark, et l'évolution de l'orchestration via Airflow et Control-M, avec la conception d'APIs REST performantes et la

Qualifications

• 3 à 6 ans d'expérience en ingénierie de données et développement d'APIs.
• Solide maîtrise de PySpark et Spark.
• Connaissances des architectures Big Data/Hadoop et environnements On-Premise.

Responsibilities

• Développer, optimiser et industrialiser les pipelines de données volumineux sous PySpark et Spark.
• Participer à la modernisation de la plateforme en migrant le legacy ETL (Informatica) vers un environnement PySpark.
• Faire évoluer l'orchestration des flux en accompagnant la transition de Control-M vers Airflow.
• Concevoir et exposer des données via le développement d'APIs REST performantes.
• Contribuer à la conteneurisation des composants et des services applicatifs.
• Assurer le suivi de la production (MCO), la maintenance et la fiabilisation des traitements sur le Data Lake.
• Collaborer au quotidien avec les Business Analysts et les équipes projet pour répondre efficacement aux besoins métiers.

Skills

PySpark

Spark

APIs REST

Orchestration

Tools

Informatica

Control-M

Airflow

Job description

NEXTON recrute un Data Engineer / Développeur Data & API H/F, CDI, à Paris. Vous travaillez pour l'un de nos grands comptes du secteur bancaire, en étroite collaboration avec les Business Analysts sur la modernisation des architectures de données et l'exposition des flux.

Le rôle implique le développement de pipelines PySpark/Spark, la migration d'un ETL legacy Informatica vers PySpark, et l'évolution de l'orchestration via Airflow et Control-M, avec la conception d'APIs REST performantes et la