Le poste Data Engineering Senior TJM MAX 530
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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.
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