Contexte de la mission

Nous recherchons un(e) Senior Data Engineer en freelance pour une mission de 6 à 12 mois au sein de notre équipe Data Engineering constituée de trois personnes parmi un pôle data d’une douzaine de personnes.

L’objectif est d’optimiser notre infrastructure data pour garantir fiabilité, scalabilité et performance des pipelines de données. Pour 2026, nos défis porteront autour de l’exploitation de nouvelles sources de données, la mise en place d’outils de diffusion de la donnée à l’interne comme à l’externe (reporting, IA, open data).

Livrables attendus

• Mise en œuvre des meilleures pratiques avec dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery

• Développement de mécanismes d’ingestion et d’intégration de nouvelles sources externes

• Audit et renforcement de l’infrastructure data sur GCP pour accélérer la scalabilité et la performance des pipelines (ETL/ELT)

• Garantie de la fiabilité des données via une approche DataOps avancée (monitoring, alerting, documentation, tests automatisés)

• Conception, développement et sécurisation de pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps)

• Accompagnement à la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists

Compétences techniques (Hard Skills)

Expérience requise :

• Expérience sur une plateforme data de production cloud, avec des enjeux de scalabilité

• Expérience significative dans l’industrialisation Data Science

• Expérience en reverse ETL, mise à disposition des données à l’externe et sous forme d’API

Stack technique :

• Cloud GCP : BigQuery, Storage, Compute Engine, Vertex AI, Cloud Run

• Data Engineering : Airflow, dbt, Python, ClickHouse

• Data Science & MLOps : TensorFlow, Scikit-learn, FastAPI, MLFlow

• DevOps : CI/CD (GitHub Actions), Terraform, Kubernetes, ArgoCD

• BI & Visualisation : Metabase

Savoir-être (Soft Skills)

• Excellente communication orale et écrite en français, anglais technique

• Esprit d’analyse, sens des priorités, rigueur et organisation

• Capacité à diagnostiquer les problèmes de performance dans un environnement complexe

• Goût pour la documentation et le partage de connaissance

• Esprit d’équipe et sens du service

• Entretien téléphonique (20 min) avec le Lead Data Engineering

• Entretien technique (50 min) avec l’équipe Data Engineering

Locaux accessibles PMR