Gentis Recruitment SAS

Offre d'emploi 📩 Data Engineer / DevOps – Data Platform

Paris

Gentis Recruitment SAS

Le poste

Freelance
CDI
03/05/2026
1 an renouvelable
5 à 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Paris, France
Publiée le 09/04/2026

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Contexte de la mission

Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne, notre client construit une plateforme centralisant l’ensemble du parcours data (discovery, qualité, gouvernance, transformation, monitoring, BI).

Déjà déployée auprès de premiers utilisateurs, la plateforme entre dans une phase de scalabilité et d’industrialisation avec un objectif de déploiement à grande échelle (plusieurs milliers d’utilisateurs à l’international).

Vous intégrerez une équipe produit data avec des enjeux forts autour de la performance, de la qualité des données et de l’expérience utilisateur.

Objectifs & livrables
  • Développement et optimisation de pipelines data complexes

  • Mise en place de process de data quality

  • Contribution à une architecture scalable et modulaire

  • Industrialisation des flux (CI/CD, automatisation)

  • Documentation technique et participation aux choix d’architecture

Missions principalesData Engineering
  • Développer et maintenir des pipelines (batch & streaming)

  • Gérer l’ingestion multi-sources (API, bases, streaming)

  • Optimiser les performances (latence, volumétrie, retry)

  • Implémenter des contrôles de qualité et de traçabilité

Backend & Architecture
  • Concevoir une architecture data modulaire et scalable

  • Développer des composants réutilisables

  • Garantir la maintenabilité et la qualité du code

DevOps & Industrialisation
  • Mise en place de pipelines CI/CD

  • Automatisation des déploiements

  • Gestion des environnements cloud

Collaboration
  • Travail étroit avec PO, data engineers et équipes métiers

  • Participation aux rituels agiles et code reviews

Stack techniqueData
  • Python, Scala

  • Spark

  • Kafka / Kinesis / EventHub

  • Airflow, DBT

Cloud
  • AWS (Lambda, Glue, Step Functions, Redshift, DynamoDB)

  • Azure (Functions, CosmosDB)

DevOps
  • Docker, Kubernetes

  • CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions)

  • Terraform, Ansible

Observabilité
  • Prometheus, Grafana, ELK, Datadog

Profil recherché

Profil recherché
  • 7 à 10 ans d’expérience en Data Engineering

  • Expertise forte sur Spark, Scala, Python

  • Expérience solide sur AWS (obligatoire)

  • Bonne maîtrise des architectures data modernes (Lakehouse, pipelines multi-couches)

  • Expérience en environnements complexes et volumétriques

  • Anglais professionnel

Bonus :

  • Expérience IA / GenAI (LangChain, LangGraph)

  • Expérience marketplace data ou data product

Soft skills
  • Esprit analytique et rigueur

  • Forte culture qualité / clean code

  • Capacité à évoluer dans un environnement international

  • Autonomie et proactivité

Process de recrutement
  • 1 entretien visio (validation technique + expérience)

  • 1 entretien client (technique + fonctionnel)

Environnement de travail

Paris, France
100 - 249 salariés
Cabinet de recrutement / placement
Créé en avril 2011 par 4 recruteurs expérimentés, Gentis Recruitment est maintenant un des principaux leaders du marché dans le secteur du recrutement. Des contrats sur mesure : Le département RH expérimenté de Gentis vous aide dans toutes vos missions de recrutement permanent, pour vos services de payroll ou pour vos contrats temporaires de project sourcing. Services permanents : Nous proposons à nos clients et à nos candidats un accès à nos vastes réseaux dans une multitude de secteurs. Temporaire, permanent et toutes les variantes : Vous souhaitez un renfort temporaire ou permanent ? Vous désirez commencer par tester notre candidat dans le cadre d’un contrat de project sourcing ? Tout est possible. Recrutement sur site : À vous de choisir si vous confiez l’ensemble de votre procédure de recrutement ou certains aspects seulement au talent de nos recruteurs.

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  • Fixez vos conditions

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  • 100% gratuit

    Aucune commission prélevée sur votre mission freelance.

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