Big Data Engineer & Data Science Engineer
publiée le 5/5/2026 7:57:40 PM
We’re looking for Big Data Engineer & Data Science Engineer to join our growing data team. Big Data Engineer responsibilities: design and manage Big Data platforms using the Cloudera ecosystem (Hadoop, HDFS, Hive, Impala, YARN); build scalable ETL pipelines using Apache Spark, Kafka, or Flume; orchestrate workflows using Apache Airflow; implement data governance and security using Apache Atlas and Apache Ranger; optimize SQL queries and distributed processing performance; design and maintain data warehouse architectures. Big Data Engineer requirements: strong experience with Hadoop ecosystem & Spark; advanced SQL and data pipeline development; experience with Airflow or similar tools; programming skills in Python, Scala, or Java; understanding of data warehousing concepts. Data Science Engineer responsibilities: build scalable data pipelines for ML and analytics (batch and real-time); develop end-to-end machine learning pipelines (feature engineering to training to deployment); train and optimize models using TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn; deploy and monitor models using MLflow, Kubeflow, or similar MLOps tools; develop fintech use cases such as credit scoring, fraud detection, customer targeting and personalization. Data Science Engineer requirements: strong background in machine learning and large-scale data processing; experience with Spark, Kafka, and distributed systems; solid programming skills in Python, Scala, or Java; experience in feature engineering, model tuning, and evaluation; familiarity with MLOps and production deployment. Hybrid work location: Smart Village, October. To apply, send your updated CV to Salma.ashraf@fawry.com and mention the title in the subject line. Smart Village, October (Hybrid)
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Vous êtes à la recherche de missions freelance hdfs à Smart Village ? Actuellement, une mission est disponible pour des experts en Big Data et Data Science. Cette opportunité vous permettra de travailler dans un environnement dynamique et innovant.
Le marché des missions hdfs à smart-village
Smart Village se positionne comme un lieu stratégique pour les professionnels du Big Data, notamment ceux spécialisés en hdfs. Actuellement, une mission est active, offrant une belle opportunité pour les freelances souhaitant intégrer une équipe en pleine croissance. Cette mission implique la conception et la gestion de plateformes Big Data, ainsi que le développement de pipelines ETL scalables.
Les entreprises de Smart Village recherchent des talents capables de naviguer dans l'écosystème Hadoop et d'optimiser les performances des processus de traitement de données. Les missions hdfs à Smart Village sont souvent liées à des projets innovants, ce qui attire des freelances désireux de relever des défis techniques.
Profils et compétences recherchés
Les compétences clés pour les missions hdfs à Smart Village incluent une solide expérience avec l'écosystème Hadoop, notamment HDFS, ainsi que des compétences en développement de pipelines de données. Les candidats doivent également maîtriser des outils comme Apache Spark et Airflow, et avoir des compétences en programmation, notamment en Python, Scala ou Java.
Les entreprises recherchent des profils capables de travailler sur des cas d'utilisation fintech, tels que la détection de fraudes et le scoring de crédit. Une bonne compréhension des concepts de data warehousing est également essentielle pour réussir dans ces missions.
Comment décrocher une mission hdfs freelance à smart-village
Pour maximiser vos chances de décrocher une mission hdfs freelance à Smart Village, il est crucial de mettre en avant vos compétences techniques dans votre CV. Assurez-vous de mentionner vos expériences passées avec l'écosystème Hadoop et vos projets en Big Data. N'hésitez pas à personnaliser votre candidature en fonction des exigences spécifiques de chaque mission.
Enfin, restez actif dans votre recherche et n'hésitez pas à postuler rapidement, car les missions peuvent être très concurrentielles. Pour cette mission, envoyez votre CV à l'adresse indiquée dans l'annonce. Vous pouvez également consulter des plateformes spécialisées pour d'autres opportunités. Tarss.