Développeur Java & Spark - Big Data, risque de crédit

Modders Consulting; Singapore; Hybrid; SGD 87,000 - 131,000; Full time

Job summary

Modders Consulting recherche un développeur Java expérimenté pour contribuer à une plateforme de calcul de risque de crédit et de contrepartie dans un cadre Big Data à forte volumétrie. Vous écrirez des composants Java tournant sur Spark/Hadoop et participerez à l'optimisation des traitements distribués.

Le poste exige une expérience en Spark (Java), une compréhension des chaînes de calcul lourdes et un anglais professionnel. CDI, Paris Île-de-France, et un environnement orienté DevOps.

Qualifications

• Développeur Java expérimenté, ≥ 3 ans de pratique.
• Expérience significative en Big Data et Spark, dans un contexte à forte volumétrie.
• Capacité à comprendre une chaîne de calcul complexe et à optimiser des traitements lourds.
• Intérêt réel pour les sujets risque et finance : risque de crédit, contrepartie, indicateurs réglementaires.
• Anglais professionnel.

Responsibilities

• Développer et optimiser les traitements distribués à grande échelle.
• Implémentation et évolution des chaînes de calcul de risque de crédit et de contrepartie.
• Travailler sur la performance des jobs, la gestion de la mémoire et des flux de calcul.
• Participer à la conception technique et aux choix d'architecture.
• Industrialisation : intégration continue, tests automatisés, outillage DevOps.

Skills

Java

Big Data

Spark (Java)

Anglais professionnel

Capacité à optimiser

Tools

Spark (Java)

Hadoop

Kafka

Maven

CI/CD

Git

Azure DevOps

Cucumber

Agile / Scrum

Job description

Chaîne de calcul de risque de crédit et de contrepartie chez une banque d'investissement internationale : forte volumétrie, calcul distribué, contraintes de performance réelles.

• Paris / Île-de-France
• CDI
• 3 ans d'expérience minimum
• Finance de marché

Une chaîne de calcul critique, entre réglementaire et Front Office

L'équipe développe et maintient les applications de calcul du risque de crédit et du risque de contrepartie, ainsi que les indicateurs réglementaires et les expositions suivies par le Front Office. La chaîne alimente le pilotage du risque, la restitution des engagements consolidés et les productions réglementaires.

L'environnement est Big Data, à forte volumétrie, avec des exigences élevées de robustesse et de qualité : les traitements doivent être justes, reproductibles et tenir leurs fenêtres d'exécution.

Développer et optimiser des traitements distribués à grande échelle

Vous intervenez au cœur de la plateforme de calcul, sur du développement Java orienté Big Data.

• Implémentation et évolution des chaînes de calcul de risque de crédit et de contrepartie.
• Utilisation avancée de Spark en Java : calcul distribué, traitement de gros volumes, optimisation des performances.
• Travail sur la performance des jobs, l'occupation mémoire, la gestion des flux et des dépendances de calcul.
• Participation à la conception technique et aux choix d'architecture.
• Industrialisation : intégration continue, tests automatisés, outillage DevOps.

Environnement technique

• Java
• Spark (Java)
• Hadoop
• Kafka
• Maven
• CI/CD
• Git
• Azure DevOps
• Cucumber
• Agile / Scrum

Les traitements distribués sont au cœur de l'architecture, pas en périphérie : le Java que vous écrivez est ce qui s'exécute sur le cluster.

Profil recherché

• Développeur Java expérimenté, à partir de trois ans de pratique.
• Expérience significative en Big Data et sur Spark, dans un contexte de forte volumétrie.
• Capacité à comprendre une chaîne de calcul complexe et à optimiser des traitements lourds.
• Intérêt réel pour les sujets risque et finance : risque de crédit, contrepartie, indicateurs réglementaires.
• Anglais professionnel.

Pourquoi ce poste est intéressant

• Les chaînes sur lesquelles vous intervenez sont critiques pour la banque.
• Les sujets se situent au croisement du réglementaire et du Front Office.
• La performance et la volumétrie sont des enjeux quotidiens, mesurables.
• Le contexte technique vous est présenté en entier avant tout entretien avec le client.