Spark : marché
Apache Spark est le principal moteur de traitement distribué du big data : pipelines batch, streaming, SQL sur le data lake et préparation de features ML. Nous suivons 2 560 postes ouverts citant Spark, dont 2 363 récents. Spark est le plus souvent exigé des data engineers via PySpark ; Databricks et les services cloud (EMR, Dataproc, Synapse) en ont fait le standard des plateformes lakehouse. L'essentiel de la demande vient des rôles Data, ML/IA et Backend. Il apparaît le plus souvent avec Python, SQL et Databricks. 36 % des offres autorisent le télétravail complet. Ci-dessous, la demande mesurée pour Spark.
Le marché Spark compte actuellement 2 560 postes ouverts, dont 2 363 observés récemment. Median salary $7 500/mo. Observed candidate pool — 437.
36 % des offres Spark autorisent le travail entièrement à distance ; la part ne compte que les offres qui précisent le format de travail.
⚠ salaire connu pour 255 offres sur 2560 ; part du télétravail sur 2066 avec un format indiqué ; 2363 comptées comme observations récentes ; la tendance et la difficulté de recrutement ne sont pas affichées
Demande et offre observée
| Demande ouverte | 2 560 |
| Offre observée | 437 |
⚠ les candidats correspondant à une offre ne sont pas encore comptés : la demande et le vivier observé sont affichés
Distribution des salaires
Un sur dix gagne moins de $4 157, un sur dix plus de $17 583. La moitié du marché se situe entre $5 750 et $14 166. Échantillon: 255.
L'histogramme des fourchettes des offres Spark n'utilise que les offres avec une fourchette de rémunération explicite ; la médiane est calculée sur ce même échantillon.
Géographie de la demande
| pays | offres |
|---|---|
| US | 711 |
| PL | 362 |
| IN | 220 |
| GB | 150 |
| CA | 75 |
| RU | 74 |
| DE | 67 |
| BR | 47 |
| SG | 36 |
| HK | 34 |
Les États-Unis sont le pays qui concentre le plus de demande pour Spark (711 postes).
⚠ nombre d'offres uniquement : le salaire par pays n'est pas publié
Utilisée avec
Spark apparaît le plus souvent avec Python, SQL et Databricks. Databricks parmi les voisins est aujourd'hui l'environnement d'exécution de Spark le plus courant.
Métiers qui l'utilisent
| métier | offres |
|---|---|
| Data | 1 320 |
| ML/AI | 342 |
| Backend | 133 |
| Architecte | 94 |
| Fullstack | 65 |
| DevOps | 62 |
| Ingénieur IA | 60 |
| Analytics Engineer | 49 |
| Ingénieur plateforme | 43 |
| Produit | 40 |
⚠ les catégories `Other` et `IT` sont exclues car ce ne sont pas des rôles
Demande par niveau
| niveau | offres |
|---|---|
| senior | 853 |
| principal | 180 |
| lead | 160 |
| middle | 145 |
| junior | 95 |
Les niveaux Senior et au-delà représentent environ 83 % des 1 433 offres Spark avec un niveau indiqué.
⚠ côté demande uniquement : le niveau du vivier observé est inconnu pour la majeure partie
Employeurs
La demande est répartie entre 1 090 employeurs. Le plus grand en représente 2.2 %, les dix premiers 12.8 % ; les 87.2 % restants forment la longue traîne.
| part | valeur |
|---|---|
| top 1 | 2.2% |
| top 3 | 5.2% |
| top 10 | 12.8% |
| longue traîne | 87.2% |
⚠ les noms ne sont pas affichés : le classificateur ne distingue pas encore les agences de recrutement des employeurs finaux
Où Zorky voit ce marché
Observé sur 107 sources ; la plus grande en représente 26.1 % : ce marché ne repose pas sur un seul canal.
Les offres Spark proviennent principalement des ATS et sites carrières et des sites d'emploi et agrégateurs.
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Marchés voisins
⚠ les marchés voisins de comparaison ne sont pas encore définis
Comment c'est mesuré
- Offre
- une offre ouverte ayant passé le contrôle qualité et citant au moins deux technologies
- Candidat observé
- un candidat dont la stack contient cette technologie ; un agrégat — aucune fiche individuelle ne sort du périmètre
- Candidat correspondant
- pas encore compté
- Fenêtre
- offres ouvertes au moment de la création de l'instantané
À propos des données
- Certaines ventilations sont masquées : leur couverture de données n'est pas encore suffisante.
- Les statistiques ne sont affichées que là où l'échantillon passe un contrôle qualité.
- Un bloc absent ne signifie pas une valeur nulle.
Ventilations masquées actuellement : 7.
Données au 2026-10-27
Questions fréquentes
Questions fréquentes sur le marché Spark — réponses courtes à partir de la même coupe de données.
Que demande-t-on sur Spark lors d'un entretien de data engineer ?
Évaluation paresseuse et plans d'exécution, partitionnement et shuffle, broadcast joins, gestion du déséquilibre des données (data skew), mise en cache, formats de stockage (Parquet, Delta), Structured Streaming.
PySpark ou Scala pour Spark ?
PySpark est nettement plus répandu sur le marché — il fait partie de la boîte à outils standard du data engineer. Scala se rencontre dans les équipes où la performance compte et où l'on écrit des extensions sur mesure.
Quelle est la taille du marché Spark ?
La coupe suit 2 560 postes ouverts mentionnant Spark ; Spark apparaît rarement dans l'intitulé du poste — il fait partie du profil de data engineer, de ML engineer et d'architecte data.