Data Engineer AWS – Data Platform & Lakehouse
AVA2ISaaS B2BPubliée il y a 4 jours
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 24 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- 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 95 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 325 €/jour (moitié centrale : 210 à 515 €/jour).
- 20 missions data engineer sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 157 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 : Hadoop (4 missions), Spring Boot (12 missions), Spark (24 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte
Dans le cadre d’un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l’évolution d’une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d’usage IA.
La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse.
Missions
Participer à la définition et à l’évolution de l’architecture de la Data Platform et du Lakehouse.
Concevoir, développer et optimiser des pipelines d’ingestion et de transformation de données.
Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark.
Intégrer les services AWS dédiés au Data Management.
Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot.
Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes.
Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives.
Participer à la mise en place d’un environnement Data Lab.
Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD.
Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code.
Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions.
Participer aux mises en production.
Assurer le support de production en cas d’incident majeur.
Produire et maintenir la documentation technique.
Compétences techniques
AWS : S3, Glue et services Data associés
Compétences attendues
Indispensables
- AWS
- Spark
- Java
- Spring Boot
- CI/CD
- Tests automatisés
- Hadoop
- PostgreSQL
Appréciées
- Oracle
- JUnit
- GitLab CI
- SonarQube
- Docker
- Kubernetes