Data Engineer: PySpark, APIs & Data Platform – Paris

NEXTON; Paris; On-site; EUR 65,000 - 85,000; Full time

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Téléphone fourni

Job summary

NEXTON recrute un Data Engineer / Développeur Data & API à Paris en CDI pour intégrer une équipe bancaire moderne et ambitieuse. Vous contribuerez à la modernisation des architectures de données et à l'exposition des flux par des APIs REST performantes.

Vous travaillerez sur des pipelines volumineux sous PySpark, migrerez Informatica vers PySpark et piloterez l’orchestration avec Airflow, tout en garantissant fiabilité et MCO sur le Data Lake.

Qualifications

• 3 à 6 ans d'expérience en ingénierie de données et développement d'APIs.
• Maîtrise de PySpark et Hadoop et architectures Big Data.
• Goût pour les environnements On-Premise, le suivi de production et l'industrialisation.
• Bonnes connaissances en orchestration (Control-M, Airflow) et développement d'APIs REST.
• Conception et conteneurisation; compréhension des flux ETL (Informatica).
• Grande autonomie, débrouillardise et esprit d'équipe; expérience bancaire appréciée.

Responsibilities

• Développer, optimiser et industrialiser les pipelines de données volumineux sous PySpark et Spark.
• Moderniser la plateforme en migrant l'ETL legacy (Informatica) vers PySpark.
• Évoluer l'orchestration des flux avec Airflow (transition Control-M -> Airflow).
• Concevoir et exposer des données via des APIs REST performantes.
• Contribuer à la conteneurisation des composants et services.
• Suivre la production et fiabiliser les traitements sur le Data Lake.
• Collaborer au quotidien avec les Business Analysts et les équipes projet.

Skills

PySpark

Spark

Big Data

On-Premise

Airflow

Control-M

APIs REST

Informatica ETL

Data Lake monitoring

Autonomie

Job description

NEXTON recrute un Data Engineer / Développeur Data & API à Paris en CDI pour intégrer une équipe bancaire moderne et ambitieuse. Vous contribuerez à la modernisation des architectures de données et à l'exposition des flux par des APIs REST performantes.

Vous travaillerez sur des pipelines volumineux sous PySpark, migrerez Informatica vers PySpark et piloterez l’orchestration avec Airflow, tout en garantissant fiabilité et MCO sur le Data Lake.