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Mission freelance Développeur / Testeur Data Lake & Data Warehouse (H/F)

Boulogne-Billancourt (92)

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Le poste

Freelance
Dès que possible
3 mois renouvelable
400-700 €⁄j
5 à 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Boulogne-Billancourt, Île-de-France
Publiée le 05/06/2026

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Dans le cadre de besoins récurrents au sein de ses équipes Data, notre client recherche des profils orientés développement et/ou test pour intervenir sur des environnements Data Lake et Data Warehouse.

Le consultant contribuera à la conception, au développement, à la validation et à l’évolution de plateformes Data. Selon son profil, il pourra intervenir sur la mise en place de traitements Data, l’industrialisation de flux, la réalisation de tests, la validation de la qualité des données ou encore l’amélioration continue des environnements existants.

Les principales responsabilités pourront inclure :

  • Participer aux développements et évolutions sur des environnements Data Lake et Data Warehouse.

  • Concevoir, maintenir ou faire évoluer des traitements et flux de données.

  • Contribuer aux phases de tests techniques, fonctionnels ou de non-régression.

  • Participer à la validation de la qualité, de la cohérence et de la fiabilité des données.

  • Collaborer avec les équipes Data, IT, métiers et projet.

  • Documenter les développements, traitements, anomalies ou résultats de tests.

  • Participer à l’analyse des incidents et à la résolution de problèmes techniques.

  • Être force de proposition sur l’amélioration des pratiques, des outils ou des processus existants.

Le client accorde une attention particulière à la capacité du consultant à adopter une posture pragmatique, orientée valeur, dans un contexte où les contraintes budgétaires sont importantes.

Profil recherché

Le client est ouvert à différents niveaux de séniorité, mais le profil idéal dispose d’environ 6 à 10 ans d’expérience, avec une expérience significative dans des environnements Data.

Le profil peut être orienté développement Data, test Data, ou présenter une double compétence développement et validation. Une expérience dans des environnements de grands groupes est un plus, notamment pour la capacité à évoluer dans des organisations complexes, avec des processus établis et des interlocuteurs multiples.

Les compétences attendues incluent notamment :

  • Expérience sur des environnements Data Lake et/ou Data Warehouse.

  • Connaissance de solutions de stockage et de traitement de données, idéalement S3 ou équivalent.

  • Pratique d’environnements conteneurisés, notamment Kubernetes.

  • Expérience avec des outils Data tels que DataikuStarburst ou solutions similaires.

  • Capacité à concevoir, développer, maintenir ou optimiser des traitements de données.

  • Capacité à définir, exécuter et documenter des tests sur des flux, traitements ou jeux de données.

  • Compréhension des enjeux de qualité de données, notamment fiabilité, cohérence, complétude et traçabilité.

  • Notions d’industrialisation, d’automatisation, de CI/CD, de monitoring ou de mise en production appréciées.

Au-delà des compétences techniques, le client insiste particulièrement sur le mindset du consultant. Les qualités suivantes seront déterminantes :

  • Transparence sur les compétences réellement maîtrisées.

  • Honnêteté dans la présentation du parcours et des expériences.

  • Esprit d’équipe et sens de la collaboration.

  • Autonomie, rigueur et fiabilité.

  • Capacité à apprendre et à monter en compétence rapidement.

  • Posture constructive, pragmatique et orientée solution.

  • Bonne communication avec les interlocuteurs techniques et non techniques.

  • Adaptabilité face à des contextes techniques et organisationnels variés.

Il sera important de présenter des candidats dont les compétences sont clairement qualifiées, sans surpositionnement.

Environnement de travail

Le consultant interviendra au sein d’équipes Data travaillant sur des environnements modernes liés au Data Lake et au Data Warehouse.

L’environnement technique mentionné par le client inclut notamment :

  • S3

  • Kubernetes

  • Dataiku

  • Starburst

  • Environnements Data Lake

  • Environnements Data Warehouse

  • Outils de développement et de tests Data

  • Environnements cloud ou hybrides

  • Chaînes d’industrialisation et de déploiement, selon le contexte

Une expérience dans des contextes de grands comptes, banques, assurances, retail, industrie, énergie, télécoms ou services est appréciée. Le consultant devra être capable d’évoluer dans un environnement structuré, avec des interlocuteurs variés, tout en faisant preuve de transparence, de pragmatisme et d’esprit d’équipe.

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