448 - Data Engineer Java / Scala – Data Platform (H/F) (IT) / Freelance
Summary
Freelance Data Engineer mission in Lyon (hybrid, 3 days remote/week) to build a client's data platform: designing reliable data pipelines, exposing data via APIs, and real-time streaming using Java/Scala, Spark, Kafka, GCP/BigQuery, dbt and GitLab CI/CD.
Localisation : Lyon
Démarrage : ASAP
Fin de mission : 16/11/2027
Télétravail : 3 jours par semaine (2 jours sur site)
TJM : 330 € HT/jour
Expérience : 3 à 7 ans
Contexte de la mission
Dans le cadre du développement de sa Data Platform, notre client recherche un Data Engineer Java / Scala pour concevoir et développer des services digitaux centrés sur la donnée.
L'objectif est de mettre à disposition des équipes des données fiables et accessibles via API, de simplifier les traitements analytiques et de renforcer l'alignement entre les besoins opérationnels et décisionnels.
Le consultant interviendra notamment sur des projets liés aux référentiels articles et magasins.
Missions principales
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants et fiables.
- Participer à la mise à disposition des données via des API et des services adaptés aux besoins métiers.
- Développer des traitements distribués et des flux de données en temps réel.
- Exploiter les environnements Cloud et les services de la plateforme data.
- Optimiser les requêtes SQL et les traitements sur des volumes importants de données.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et d'industrialisation du code.
- Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe.
Compétences techniques requises
- Langages : Java et/ou Scala, avec une bonne compréhension de la programmation fonctionnelle.
- Traitement de données : Apache Spark, Apache Kafka.
- Cloud & Data : Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, SQL avancé.
- Pipelines de données : DBT (Data Build Tool).
- Streaming : Pub/Sub et gestion des flux en temps réel.
- Industrialisation : GitLab CI/CD, Docker Compose.
- Environnement : Linux, ligne de commande et Git.
- Méthodologie : Agile / Scrum.