Data Engineer
via Freelance-InformatiqueSaaS B2BPubliée il y a 1 semaine
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Nantes · Hybride
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 13 novembre 2026
- Expérience
- Séniorité non précisée
- 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.
- 10 missions data engineer sont ouvertes à Nantes en ce moment, sur 525 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 : Scala (33 missions), Spark (104 missions), Databricks (139 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
Nous recherchons un Data Engineer pour une mission longue de 6 mois renouvelables sur Nantes.
Forte sensibilité DevOps (à Nantes, 2 jours / semaine sur site client), capables d’intervenir à la fois sur les activités RUN et ponctuellement en renfort sur les activités BUILD de nos applications.
Les missions sont les suivantes :
Notre environnement technique repose principalement sur Databricks, Azure, Spark et Scala, avec des problématiques d’orchestration et d’exploitation de pipelines Data.
Nous ne recherchons donc pas des profils DevOps infrastructure purs, mais plutôt des Data Engineers expérimentés, autonomes et à l’aise avec les problématiques de production, d’automatisation et d’exploitation des plateformes Data.
Cette organisation doit nous permettre de mutualiser les compétences, de gagner en souplesse dans l’allocation des ressources et de renforcer la continuité entre BUILD et RUN.
 
Vos responsabilités
- RUN et support technique : analyse et résolution des incidents de production, diagnostic des anomalies sur les traitements et jobs Data, gestion des problèmes récurrents.
- DevOps et automatisation : amélioration des processus de déploiement, industrialisation des mises en production, automatisation des tâches d’exploitation et fiabilisation des traitements.
- Supervision et alerting : mise en place et amélioration des mécanismes de supervision et d’alerting directement dans les jobs et pipelines Data, afin de faciliter la détection des anomalies et leur diagnostic.
- Maintien en conditions opérationnelles : gestion des changements techniques, sécurisation des environnements, gestion des secrets applicatifs et amélioration de la documentation d’exploitation.
- Renfort BUILD : capacité à intervenir ponctuellement sur des développements Data Engineering, en appui des équipes projets, notamment lors de pics de charge ou pour sécuriser certaines livraisons.
Compétences attendues
Indispensables
- Databricks
- Azure
- Spark
- Scala