Data Engineer (H/F)

Description de l'offre

Le Data Engineer « Delivery Projets » contribue directement aux projets métier d’AXA France (ex : fraude santé, multi-équipements, pricing IARD, optimisation du lead management, fragilité auto, …) & à la construction du socle technique Big Data.

Il a pour missions principales :

· De développer les projets Big Data demandés par le métier, et notamment :
· passer de la donnée brute à de la donnée propre, exposée sous forme de tables requetables dans le datalake (inférer les schémas de données, nettoyer et normaliser les données, publier les données)
· consolider ces données au fur et à mesure de leur alimentation récurrente dans le data lake
· les exploiter pour atteindre la finalité business (exposition de business view, réintégration des résultats dans le SI, service de scoring, …)
· De travailler à la création du socle technique Big Data (librairies de fonctions, features communément utilisées avec les data scientists…) et industrialiser le cycle de développement de l'équipe
· De mettre en place et de garantir le respect dans la durée d'un processus qualité sur l'ensemble du cycle de DEV (documents, tests unitaires / intégration / fonctionnels, commentaires, versionning, etc.)
· D’accompagner les développeurs plus juniors de l’équipe (coaching, code review, pair programming…).

Profil recherché

Qualifications :

De formation supérieure scientifique (école d’ingénieur, école d’informatique), vous avez obligatoirement une 1ère expérience confirmée en pySpark (Spark en python) / Hadoop. Vous avez idéalement au moins 5 ans d’expérience tous langages confondus (préférence .NET ou Java), avec au minimum 2 ans d’expérience en développement Big Data. Dans l’idéal vous justifiez d'une expérience avec Impala / Oozie / Hive / Kafka / Spark Streaming / Flume.

Vous avez des connaissances en cycles de développements & outils associés (intégration & déploiement continu avec Jenkins, Sonar, Nexus, NUnit, Git...)

Des connaissances supplémentaires seraient un plus : environnement Cloudera, outils de data viz, librairies de Machine Learning, bases de données NoSQL (MongoDB, Hbase, ElasticSearch, Solr…), création d’API

Vous démontrez une capacité à travailler en autonomie, faites preuve d’une grande curiosité et de capacité d’innovation.
Un niveau d'Anglais professionnel est requis.