Data Engineer GCP (H/F)
CELADFintechPubliée il y a 6 jours
~ 190 €/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
- 3 ans
- Démarrage
- 21 septembre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 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 en dessous de la médiane des 20 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 500 €/jour (moitié centrale : 400 à 550 €/jour).
- 9 missions data engineer sont ouvertes à Nantes 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 : MLOps (24 missions), BigQuery (32 missions), IAM (39 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum
Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire.
Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP.
Vos principales missions :
Déploiement & architecture
Développement & data engineering
Sécurité & gouvernance
Communauté & partage
Veille technologique
⚙ Stack technique du projet :
- GCP
- BigQuery, GCS
- Vertex AI, Dataproc, Workflows
- Cloud Run, Composer
- Python, SQL
- MLOps, FinOps
- Bitbucker, Artifactory
Vos responsabilités
- Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP
- Gérer les montées de version des services managés
- Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML
- Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL)
- Administrer et optimiser les environnements BigQuery
- Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps
- Gérer les accès et les permissions (IAM)
- Veiller à la conformité et à la sécurisation des données
Compétences attendues
Indispensables
- GCP
- BigQuery
- Python
- SQL
- MLOps
- CI/CD
- IAM