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Nous recherchons un Data Engineer expérimenté (+4 ans) pour rejoindre une mission stratégique d’un an au sein d’une grande organisation bancaire. 📍 Lieu : Nantes, avec 3 jours de présence sur site par semaine. 📅 Dates : Début le janvier 2025, fin le décembre 2025. Concevoir et développer des architectures techniques robustes. Tester, déployer et garantir la stabilité des solutions en production. Accompagner l’équipe dans une logique d’amélioration continue (qualité du code). Contribuer aux pratiques et outils de Machine Learning. Techniques : Spark (streaming et batch), Kafka, Java. PySpark/Python (pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib). Stack Hadoop Cloudera : HDFS, Hive, HBase, Phoenix. DevOps : GIT, Jenkins, ELK, Grafana, SonarQube. Voici une proposition d’offre adaptée pour une plateforme qui ne permet pas de liens directs : [Data Engineer - Mission Freelance à Nantes - Janvier à Décembre 2025] Nous recherchons un Data Engineer expérimenté (4 à 7 ans) pour rejoindre une mission stratégique d’un an au sein d’une grande organisation bancaire. 📍 Lieu : Nantes, avec 3 jours de présence sur site par semaine. 📅 Dates : Début le 06 janvier 2025, fin le 31 décembre 2025. Disponibilité : 5 jours par semaine, possibilité d’interventions le samedi. Vous intégrez la Squad DATA ESG, une équipe agile (Scrum) de 8 personnes, dédiée aux projets de finance durable et aux enjeux réglementaires et commerciaux. En tant que Data Engineer, vous serez impliqué dans : 90% Data Engineering : développement sur la stack Cloudera, manipulation des données via la plateforme ZEBRA (Big Data). 10% Data Science : contribution à la création de modèles Machine Learning pour des données ESG et énergétiques. Concevoir et développer des architectures techniques robustes. Tester, déployer et garantir la stabilité des solutions en production. Accompagner l’équipe dans une logique d’amélioration continue (qualité du code). Contribuer aux pratiques et outils de Machine Learning.

Vos missions ? En tant qu'Ingénieur Data, vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions data au service des différents métiers de l'entreprise . Aux côtés d'experts métiers, et au sein d'une équipe agile, vous devrez répondre aux différents besoins de l'entreprise : - Définir les architectures des solutions avec le reste de l'équipe, - Fabriquer et tester les solutions, - Déployer dans les différents environnements, - Garantir le bon fonctionnement en production, - Entrainer et tester des modèles de Machine Learning. La stack Technique : - Spark, Kafka, Java - Python, PY Spark - Docker, Jenkins - Gitlab/Github - Grafana