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Global IT services for digital transformation

Data Engineer Java Spark

Data EngineeringConfirmed live in the last 24 hours

Full-timeNantes, France€38k - €45k /yr

About the Job

Requirements

Have confirmed experience as a Data Engineer working in distributed and Big Data environments.
Have advanced expertise in Spark 3 with Java or Scala, including distributed processing, performance optimization, and execution on Kubernetes.
Have an intermediate level of Starburst (Trino) and SQL for interactive querying, combining multiple sources, and understanding the SEP.
Have an intermediate level of Apache Airflow or Astronomer and Python for creating, scheduling, and supervising DAGs and orchestrating workflows.
Have a basic understanding of Kubernetes, COS (S3), and Vault in cloud environments.
Have an intermediate level of ELK for dashboarding, managing, and analyzing logs.
Have a basic level of GitLab, Jenkins, ArgoCD, Ansible, Go, and YAML for managing and evolving CI/CD pipelines based on existing templates.
Have an intermediate level of Java, SQL, Python, and Scala.
Be able to work in a cloud-based, containerized, DevOps-oriented environment.
Have a good level of SQL for working with multi-source data.
Work autonomously and demonstrate rigor, analytical ability, and attention to performance.

Responsibilities

Design, develop, and optimize high-performance data pipelines for batch and distributed processing.
Develop Spark 3 jobs running on Kubernetes through Spark as a Service.
Work with DatahubV2 data through Starburst (Trino) using SQL.
Build and orchestrate data workflows on Astronomer or Apache Airflow using Python.
Perform application integrations in Java and potentially Scala depending on the applications.
Ensure the quality, performance, and reliability of data jobs.
Contribute to implementing and maintaining DevOps pipelines using GitLab, Jenkins, and ArgoCD.
Monitor and analyze application logs through ELK.
Collaborate with the Data Foundation team and use and evolve internal Python libraries.
Contribute to documentation and the continuous improvement of Data practices for DatahubV2.

Desired Qualifications

Experience in a banking or datahub context is a plus.

Description du poste

Dans le cadre du développement du DatahubV2, nous recherchons un Data Engineer confirmé maîtrisant les environnements Java, Spark et les architectures Data modernes.

Vous interviendrez au sein de l'équipe Socle Data et serez responsable de la construction, l’optimisation et la fiabilisation des pipelines data, tout en garantissant les bonnes pratiques de développement et de performance.

Vos missions principales :

Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données performants (batch, calcul distribué).
Développer des traitements Spark 3 instanciés sur Kubernetes (Spark as a Service).
Manipuler les données du DatahubV2 via Starburst (Trino) en SQL.
Construire et orchestrer des workflows Data sur Astronomer / Apache Airflow en Python.
Réaliser les intégrations applicatives en Java (et potentiellement Scala selon les applications).
Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des jobs Data.
Contribuer à la mise en place et à la maintenance des pipelines DevOps (Gitlab, Jenkins, ArgoCD…).
Suivre et analyser les logs applicatifs via ELK (Log as a Service).
Coopérer avec l’équipe Socle Data, utiliser et faire évoluer les librairies Python internes.
Participer à la documentation et à l'amélioration continue des pratiques Data du DatahubV2.

Technologies & Compétences requises

Compétences Data / Big Data

Spark 3 – Java ou Scala → Avancé
- Traitements distribués, performance, optimisation, exécution sur Kubernetes.
Starburst (Trino) – SQL → Moyen
- Requêtage SQL interactif, combinaison multi-sources, compréhension du SEP.
Apache Airflow / Astronomer – Python → Moyen
- Création, planification et supervision de DAGs, orchestration de workflows.

Compétences Cloud / Infrastructure

Kubernetes, COS (S3), Vault → Bas
- Compréhension des environnements cloud de la DMZR.
Log as a Service (ELK) → Moyen
- Dashboarding, gestion et analyse des logs.

Compétences DevOps

Gitlab, Jenkins, ArgoCD, Ansible – Go / Yaml → Bas
- Gestion et évolution de pipelines CI/CD basés sur des templates existants.

Langages

Java → Moyen
SQL → Moyen
Python → Moyen
Scala → Moyen

Qualifications

Profil recherché

Expérience confirmée en tant que Data Engineer sur des environnements distribués et Big Data.
Très bonne maîtrise de Java et Spark.
Capacité à travailler dans un environnement cloud, containerisé et orienté DevOps.
Bon niveau en SQL pour manipuler des données multi-sources.
Autonomie, rigueur, esprit d’analyse, sens de la performance.
Une expérience en contexte bancaire ou datahub est un plus.

Informations supplémentaires

✔︎ 10 RTT en plus des 27 jours de congés payés

✔︎ Des avantages groupes : 9€/jour sur votre carte Swile, une bonne mutuelle, prise en charge de 70% de votre abonnement de transports, des indemnités kilométriques vélo…

✔︎ Un CSE : subvention sport et loisir, chèques vacances, chèques cadeaux…

✔︎ De la flexibilité avec 2 jours de télétravail/semaine en moyenne

Compensation: 38000 to 45000 (EUR) (YEARLY)

About the Company

Inetum

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Inetum provides IT services for digital transformation in 26 countries, serving enterprises, SMEs, and public sector clients. It offers cybersecurity, cloud computing, predictive maintenance, and augmented reality, delivered through consulting, managed services, and proprietary software. It differentiates itself through a broad service portfolio, strategic partnerships with Microsoft and Sage, and a focus on tailoring solutions to fit each client’s needs. Its goal is to help clients adapt to a changing digital landscape, improving business agility and creating economic, managerial, and social opportunities.

Company size: 1,001-5,000
Company stage: IPO
Headquarters: Saint-Ouen, France
Founded: 1995

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