305 - Lead Data Orchestration Engineer / Expert Apache Airflow & AWS MWAA
Nicholson SASÉnergiePubliée il y a 1 semaine
750 €/j
- Lieu
- Sochaux · Hybride
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 20 octobre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- Langues
- Français, Anglais
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 61 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 510 €/jour (moitié centrale : 400 à 620 €/jour).
- 5 missions data engineer sont ouvertes à Sochaux en ce moment, sur 532 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Mentorat (36 missions), Airflow (65 missions), IAM (244 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
position : Data Airflow expert
Informations mission :
Localisation / Site : Sochaux (TT à déterminer) / Île-de-France ou hybride selon accord
TJM : 750 € HT/jour
Date de démarrage : ASAP
Date de fin : 31/12/2026 (renouvelable)
Langue de travail : Français / Anglais professionnel
Synthèse de la mission : Nous recherchons un Lead Data Orchestration Engineer expert sur Apache Airflow et AWS MWAA pour renforcer l'équipe Data Platform de notre client dans le secteur financier.
La plateforme d’orchestration (Airflow MWAA v2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique et une première phase de stabilisation, la mission porte sur l'optimisation, la sécurisation durable de la plateforme et l'étude d'une infrastructure cible plus adaptée (passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité et montée en compétence des équipes).
Objectifs et axes de la mission : La mission se structure autour de quatre axes majeurs :
Optimisation architecturale : Faire évoluer la DAG Factory existante, migrer vers des mécanismes natifs (Datasets), optimiser les performances (parse-time/runtime) et intégrer la validation automatisée en CI/CD.
Sécurisation et résilience : Renforcer la robustesse face à la charge (observabilité de bout en bout, rotation des secrets, isolation des flux, politique d'alerting et runbooks).
Étude et migration vers une infrastructure cible : Étudier les limites d'AWS MWAA, benchmarker les alternatives (Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.), produire une recommandation argumentée (coûts/bénéfices) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent.
Autonomie des équipes : Former et structurer les équipes Dev et Ops (environ 10 personnes) pour assurer l'opérabilité, le diagnostic et l'évolution autonome de la plateforme à long terme.
Profil recherché :
Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer).
Compétences techniques requises :
Maîtrise avancée du modèle d'exécution Airflow (scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators).
Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production).
Expertise AWS (MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM) et compétences en Infrastructure as Code (Terraform).
Compétences attendues
Indispensables
- Airflow
- AWS
- CI/CD
- IAM
- Terraform
- Python
- Mentorat