Craftman data

Offre d'emploi Data Engineering Senior TJM MAX 530

Paris

Craftman data

Le poste

Freelance
CDI
CDD
Dès que possible
8 mois renouvelable
40k-45k €⁄an, 400-550 €⁄j
5 à 10 ans d’expérience
Paris, France
Publiée le 22/06/2026

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Objectifs et livrables

Nous recherchons une prestation de Data Engineering Senior pour rejoindre une équipe data.

Le consultant sera responsable de la construction de pipelines de données scalables, de la conception de modèles de données robustes et de la livraison de solutions data de haute qualité dans un environnement collaboratif.

Responsabilités

Le consultant sera amené à :

  • Construire et maintenir des pipelines de données scalables pour les processus ETL/ELT afin de garantir un flux de données fiable et efficace entre les systèmes.

  • Développer des solutions data en Python pour manipuler, transformer et préparer les workflows d’ingestion de données.

  • Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données robustes, scalables, maintenables et facilement exploitables par les autres produits et les analystes data.

  • Optimiser l’architecture data et les solutions de stockage en matière de performance, de maîtrise des coûts et d’accessibilité.

  • S’appuyer sur Databricks et les services cloud AWS pour l’orchestration, le traitement et la livraison des données.

  • Maintenir des formules complexes de calcul de données.

  • Collaborer étroitement avec les parties prenantes métier afin de comprendre les besoins et de garantir que les produits data répondent aux objectifs de l’organisation.

  • Travailler avec les ingénieurs backend afin d’aligner les intégrations de services et les implémentations techniques.

  • Participer aux revues de code, aux discussions de conception et à la planification logicielle.

  • Surveiller, tester et définir des standards de qualité des données afin d’assurer l’exactitude, la cohérence, la fiabilité et la performance optimale des actifs data.

  • Faire preuve d’ownership et d’initiative dans le maintien de la qualité des données, de la performance des systèmes et de l’amélioration continue de l’infrastructure data.

  • Utiliser des outils d’IA agentique dans les opérations quotidiennes de delivery.

Compétences requisesCompétences techniques

  • Python :

    • pandas ;

    • Pydantic ;

    • tests unitaires ;

    • linting ;

    • formatage du code.

  • GitHub :

    • GitHub Actions ;

    • workflows CI/CD.

  • Plateforme cloud AWS :

    • Lambda ;

    • Step Functions ;

    • S3 ;

    • RDS.

  • Databricks et PySpark :

    • Unity Catalog.

  • Connaissances de base en Terraform ou volonté de monter en compétence sur cet outil.

  • Bases de données SQL :

    • PostgreSQL ;

    • logiciels clients SQL ;

    • outils d’administration de bases de données tels que DBeaver.

État d’esprit

  • Agilité.

  • Volonté de comprendre les enjeux métier et les valeurs fondamentales de l’organisation.

  • Curiosité technique et implication active dans des solutions transverses.

  • Forte orientation vers la résolution de problèmes.

  • Engagement dans l’apprentissage continu et l’adaptation aux technologies émergentes, notamment l’IA agentique.

  • Participation et contribution aux activités et aux projets du chapitre Data Engineering.

Compétences comportementales

  • Communication claire en français et en anglais.

  • Souci du détail.

  • Capacité à travailler de manière autonome et en équipe.

  • Forte attention portée à la qualité du code, à la documentation et à la collaboration.

  • Idéalement, capacité à expliquer clairement des sujets techniques aux parties prenantes métier.

Informations relatives à la mission

  • Début de mission : ASAP.

  • Clôture de la consultation : jeudi 25 juin 2026 au soir.

Instructions relatives au dépôt des propositions

  • Soumettre un maximum de trois dossiers de compétences correspondant au besoin exprimé.

  • Insérer l’adresse e-mail des profils dans l’argumentaire commercial afin de permettre l’envoi d’un éventuel test technique ainsi que d’une invitation à une soutenance technique.

  • Intégrer le trigramme de chaque profil dans l’intitulé du document « Dossier de compétences ».

  • Disposer d’une confirmation écrite du consultant freelance attestant de son accord pour être présenté par la société. Un e-mail envoyé sans réponse explicite du consultant ne sera pas considéré comme une confirmation valable.

  • Disposer d’une photographie du consultant afin de permettre la réalisation de son onboarding en cas d’attribution de la mission.

Profil recherché

Nous recherchons une prestation de Data Engineering Senior pour rejoindre une équipe data.

Le consultant sera responsable de la construction de pipelines de données scalables, de la conception de modèles de données robustes et de la livraison de solutions data de haute qualité dans un environnement collaboratif.

Responsabilités

Le consultant sera amené à :

  • Construire et maintenir des pipelines de données scalables pour les processus ETL/ELT afin de garantir un flux de données fiable et efficace entre les systèmes.

  • Développer des solutions data en Python pour manipuler, transformer et préparer les workflows d’ingestion de données.

  • Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données robustes, scalables, maintenables et facilement exploitables par les autres produits et les analystes data.

  • Optimiser l’architecture data et les solutions de stockage en matière de performance, de maîtrise des coûts et d’accessibilité.

  • S’appuyer sur Databricks et les services cloud AWS pour l’orchestration, le traitement et la livraison des données.

  • Maintenir des formules complexes de calcul de données.

  • Collaborer étroitement avec les parties prenantes métier afin de comprendre les besoins et de garantir que les produits data répondent aux objectifs de l’organisation.

  • Travailler avec les ingénieurs backend afin d’aligner les intégrations de services et les implémentations techniques.

  • Participer aux revues de code, aux discussions de conception et à la planification logicielle.

  • Surveiller, tester et définir des standards de qualité des données afin d’assurer l’exactitude, la cohérence, la fiabilité et la performance optimale des actifs data.

  • Faire preuve d’ownership et d’initiative dans le maintien de la qualité des données, de la performance des systèmes et de l’amélioration continue de l’infrastructure data.

  • Utiliser des outils d’IA agentique dans les opérations quotidiennes de delivery.

Environnement de travail

  • Python :

    • pandas ;

    • Pydantic ;

    • tests unitaires ;

    • linting ;

    • formatage du code.

  • GitHub :

    • GitHub Actions ;

    • workflows CI/CD.

  • Plateforme cloud AWS :

    • Lambda ;

    • Step Functions ;

    • S3 ;

    • RDS.

  • Databricks et PySpark :

    • Unity Catalog.

  • Connaissances de base en Terraform ou volonté de monter en compétence sur cet outil.

  • Bases de données SQL :

    • PostgreSQL ;

    • logiciels clients SQL ;

    • outils d’administration de bases de données tels que DBeaver.

20 - 99 salariés
ESN
Réinventer l’avenir : l’innovation humaine au cœur de la technologie 🚀 Quelques chiffres clés 30+ clients accompagnés 25+ experts data & IA 2.6 M€ de chiffre d’affaires 2 centres d’expertise 100+ formations par an 15% du CA investi en R&D 🧠 Notre mission Placer l’humain au cœur de la donnée pour créer des solutions intelligentes, responsables et à impact, en alliant expertise technologique, innovation et agilité. 🧩 Nos domaines d'expertise Stratégie data & gouvernance Transformation & qualité de la donnée Ingénierie Big Data Science des données & IA DevOps & automatisation Formation & acculturation data 💡 Nos services Diagnostic de maturité Roadmap IA & data IA générative & éthique Automatisation intelligente Analyse prédictive Data visualisation & UX Gouvernance & qualité des données Architecture cloud & CI/CD 👥 Notre équipe 25+ experts data 10+ spécialistes en stratégie data 5 PhD R&D 5 formateurs certifiés 🧬 Notre méthodologie Customer-centric : solutions co-construites avec nos clients Approche Agile & itérative Expertise sur toute la chaîne de valeur data Autonomisation des équipes métiers 🔁 Cycle de vie de la donnée Collecte multi-source Qualité & préparation Visualisation & dataviz Analyse prédictive & IA Déploiement automatisé (CI/CD) 🎓 Craftmandata Académie Formations inter/intra-entreprise Distanciel ou présentiel Modules sur l’IA, Cloud, DataViz... Formation de "champions métiers" 🧪 Craftmandata Lab – L’innovation concrète 15% du CA dédié à la R&D Projets internes : IA de qualité de données Détection de fraude Classification automatique NLP sur verbatims clients Suivi de la mixité & égalité Calcul de bilan carbone numérique 🛠 Notre écosystème technologique Cloud & microservices Big Data & NoSQL Machine Learning & Deep Learning VueJS, Redis, API, ELT/ETL Outils low/no-code Datalake, Data Catalog, DataViz 🌍 Nos clients & secteurs Banque | Assurance | Industrie | Énergie | Retail | Télécom | Transport

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