Data Engineer Géospatial — Pipelines à Grande Échelle

digiRocks; Île-de-France; Presencial; EUR 70.000 - 105.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

DigiRocks, une entreprise technologique française en forte croissance, recherche un Data Engineer expérimenté pour concevoir des pipelines géospatiaux en production.

Vous travaillerez avec les équipes Data, Backend et Produit et utiliserez PySpark, Spark SQL et Spark Streaming pour traiter des volumes importants et livrer des données fiables et exploitables.

L'anglais est la langue de travail; autonomie et impact direct sur les produits grand public vous attendent.

Formación

• Maîtrise Python et SQL, avec expérience de production sur Python ou Scala.
• Expérience dans la conception et l'exploitation de pipelines Data traitant des gros volumes.
• Maîtrise PySpark, Spark SQL et Spark Streaming.
• Connaissance des architectures Data Lake et des formats Parquet et Apache Iceberg.
• Expérience traitement de données géospatiales et POI.
• Capacité à améliorer qualité des données via métriques et qualité.
• Capacité à collaborer étroitement avec les ingénieurs Backend.

Responsabilidades

• Concevoir et développer des pipelines de données géospatiales à grande échelle.
• Améliorer la qualité et la fiabilité des données géographiques via nettoyage et rapprochement.
• Construire et optimiser des datasets fiables et réutilisables.
• Collaborer avec Backend et Produit pour déployer en production et mesurer l'impact utilisateur.
• Développer et maintenir des pipelines capables de traiter de gros volumes de données.

Conocimientos

Python

SQL

PySpark

Spark SQL

Spark Streaming

Data Lake

Parquet

Apache Iceberg

Geospatial data

POI data

Data quality metrics

Backend collaboration

Herramientas

Apache Flink

Rust

Descripción del empleo

DigiRocks, une entreprise technologique française en forte croissance, recherche un Data Engineer expérimenté pour concevoir des pipelines géospatiaux en production.

Vous travaillerez avec les équipes Data, Backend et Produit et utiliserez PySpark, Spark SQL et Spark Streaming pour traiter des volumes importants et livrer des données fiables et exploitables.

L'anglais est la langue de travail; autonomie et impact direct sur les produits grand public vous attendent.