Ingénieur Data H/F - Secteur Banque Finance à Puteaux - Cognizant

PUTEAUX11Il y a 25 semaines
CDI Candidats actifs
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2 candidats intéressés
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Informations clés

Localisation
PUTEAUX
Hauts-de-Seine (92)
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Type de contrat
CDI
Publication
Il y a 25 semaines

Résumé de l'annonce Voir l'annonce complèteAnnonce complète

COGNIZANT FRANCE est un acteur majeur dans le domaine des technologies et des services digitaux, avec une forte expertise dans le secteur banque et finance. Nos équipes, regroupées au sein de la practice Data & IA, accompagnent nos clients dans la transformation de leurs infrastructures data, en intégrant des solutions Big Data, des architectures d’ingestion en temps réel et des modèles d’analyse avancée. Basées à Puteaux, nos équipes travaillent sur des projets ambitieux pour des organisations Fortune 500, dans un contexte réglementaire exigeant.

En tant qu'ingénieur Data, vous serez en charge de concevoir, développer et déployer des solutions data pour un client majeur du secteur bancaire. Vous participerez à l’ingestion, au traitement et à la transformation de données massives, tout en veillant à la performance et à la conformité des systèmes. Vous serez en interaction directe avec les équipes de production et de métier pour identifier les besoins, tout en assurant la maintenance et l’évolution continue des architectures en place.

Nous recherchons un candidat ayant une solide expérience en Big Data, en particulier sur les technologies Hadoop, Spark ou Kafka. Une maîtrise des outils ETL et une bonne connaissance des bases de données NoSQL sont attendues. De solides fondamentaux en programmation (Python, Java) ainsi qu’une sensibilité aux enjeux métiers de la banque seront un atout. Doté d’une curiosité technique et d’un esprit analytique, vous serez capable de travailler dans un environnement agile, en collaboration étroite avec des équipes pluridisciplinaires.

Ce poste offre de réelles perspectives d’évolution au sein d’un grand compte avec un statut CDI. Les conditions de travail comprennent un salaire compétitif, des avantages sociaux, une formation continue et une place centrale dans des projets innovants d’envergure. Vous serez également impliqué dans un processus de recrutement en mission, avec un entretien final directement avec le client, pour garantir un bon match entre vos compétences et ses attentes.

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Contenu original publié par careers.cognizant.com
A PROPOS DU POSTE

Vous intégrerez notre practice Data & IA, qui intervient sur des projets de transformation data dans plusieurs secteurs : banque, assurance, industrie et life sciences. Dans le cadre de cette annonce, nous sommes spécifiquement sollicités par un client grand compte du secteur banque et finance, auprès de plusieurs de ses entités.

Référencé auprès de ce client, nous intervenons déjà sur des sujets comme la refonte de plateformes Big Data, la mise en place de pipelines temps réel ou la modernisation d'environnements distribués en contexte réglementaire.

Ce poste est ouvert en CDI uniquement — aucun statut freelance ne pourra être considéré.

Il s'agit d'un recrutement sur mission : un entretien avec le client fait partie du processus de sélection.

Disponibilité idéale sous un mois, à discuter selon votre situation et les délais du projet.

VOS MISSIONS PRINCIPALES
  • Développer et maintenir des pipelines de données batch et streaming sur des environnements distribués à forte volumétrie
  • Optimiser les traitements Spark en production : performance, fiabilité, coût
  • Intégrer des flux temps réel via Kafka sur des cas d'usage métier (conformité, reporting, alimentation de datamarts)
  • Contribuer à l'évolution technique de la plateforme data : composants, architecture, bonnes pratiques
  • Travailler en mode Agile au sein d'équipes pluridisciplinaires IT et métiers
  • Documenter les développements et assurer la continuité opérationnelle avec les équipes run
CE DONT VOUS AVEZ BESOIN POUR ETRE RETENU(E)
Formation et expérience
  • Bac+5 ingénieur ou université (informatique, data, mathématiques appliquées)
  • 6 à 10 ans d'expérience en ingénierie data, hors stages et alternance
Compétences techniques
  • Traitement et pipelines : Spark (PySpark / Scala), Python, Kafka, SQL
  • Environnements distribués : Hadoop (HDFS, YARN, Hive)
  • Bases de données : NoSQL (Cassandra, MongoDB ou équivalent)
  • Cloud : Azure (ADLS, Synapse, ADF) ou AWS (S3, Glue, EMR)
  • Outils : Databricks, Airflow ou équivalent
Rôle et posture
  • Autonomie sur les sujets techniques confiés
  • Anglais opérationnel requis — l'équipe client est mixte et internationale
CE QUI FERA LA DIFFERENCE
  • Expérience sur des projets en secteur bancaire ou financier (conformité, reporting réglementaire, datamarts).
  • Connaissance de Snowflake ou Databricks
  • Certifications cloud ou data (Azure, AWS, Databricks, Cloudera)
  • Pratique des outils CI/CD : Git, Jenkins ou Azure DevOps

Vous ne répondez pas à l'ensemble des critères ? Postulez quand même. Ce qui compte : une maîtrise technique solide des environnements distribués et la capacité à produire en autonomie.

MODELE DE TRAVAIL

Chez Cognizant, nous privilégions le modèle hybride et nous nous efforçons d'offrir autant de flexibilité que possible. Ce poste requiert une présence de 3 jours par semaine dans les locaux du client ou de Cognizant en Ile-de-France. Quel que soit votre mode de travail, nous soutenons un équilibre vie professionnelle / vie personnelle.

Les modalités de travail sont exactes à la date de publication et peuvent évoluer selon le projet et les besoins du client. Nous restons transparents sur les attentes liées au poste.

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Questions fréquentes sur cette offre d'emploi

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Quel est le salaire pour ce poste de Ingénieur Data H/F - Secteur Banque Finance à Puteaux - Cognizant ?

Le salaire pour ce poste de Ingénieur Data H/F - Secteur Banque Finance à Puteaux - Cognizant sera discuté lors de l'entretien avec COGNIZANT FRANCE .

Où se situe ce poste de Ingénieur Data H/F - Secteur Banque Finance à Puteaux - Cognizant ?

Cette offre d'emploi est située à PUTEAUX (11). Il s'agit d'un poste en présentiel à PUTEAUX.

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