Data Engineer GCP / BigQuery — Plateforme data d'un grand groupe bancaire
CAT-AMANIAFintechPubliée hier
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 10 octobre 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.
- 190 missions data engineer sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 544 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 : Pandas (39 missions), BigQuery (110 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Une plateforme data sur Google Cloud, des demandes métier concrètes et une équipe internationale : une mission pour un Data Engineer qui veut construire, pas seulement maintenir.
La DSI d'un grand groupe bancaire déploie une plateforme de données sur Google Cloud Platform au service des directions technologiques, des opérations et de la banque de proximité. Vous mettez en œuvre techniquement les demandes des métiers, en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps.
Vos principales missions :
Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation.
Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données.
Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme.
Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe.
Ce que la mission vous apporte :
Une stack cloud moderne : BigQuery, Cloud Storage, Python orienté objet.
Des cas d'usage métier variés, livrés en Scrum.
Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien.
Environnement technique : GCP, BigQuery, Cloud Storage, Python, Pandas / Dask, SQL, Bash, Git — Scrum.
Compétences attendues
Indispensables
- GCP
- BigQuery
- Python
- Scrum
- Pandas
- SQL
- Git