Data Engineer GCP – Python / Spark – Risques Climatiques & Crédit
KEONI CONSULTINGFintechPubliée aujourd'hui
~ 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
- 16 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.
- 216 missions data engineer sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 621 pour ce métier en France.
- 2 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Spark (111 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte
Le projet vise à mettre en place une solution permettant d’ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples, afin de produire les rapports métiers nécessaires à la surveillance du risque de crédit.
La solution est développée sur Google Cloud Platform (GCP) au sein d’une équipe expérimentée, sur un projet à forts enjeux et à forte visibilité. Une expérience dans le domaine du risque de crédit est appréciée.
Missions principales
Le consultant interviendra notamment sur :
La conception et le développement de solutions Data sur Google Cloud Platform ;
Le développement et l’intégration de traitements Python / Spark ;
La mise en place et l’évolution des pipelines d’ingestion et de traitement de données ;
L’ingestion, l’agrégation et l’exposition de données provenant de sources multiples ;
Le développement de traitements à forte volumétrie ;
La collecte, le stockage et l’exploitation des flux de données ;
La supervision et l’intégration de données de différentes natures ;
Le contrôle de la qualité et de la sécurité des données ;
La maintenance et le suivi du RUN des applications développées ;
La maintenance des infrastructures Data associées ;
La documentation et la cartographie des différentes sources de données ;
La contribution à l’industrialisation des traitements et modèles ;
La proposition d’évolutions des infrastructures et solutions Data existantes.
La mission rattache également au rôle de Data Engineer la structuration des bases, la gestion des métadonnées et référentiels, l'industrialisation des modèles ML ainsi que leur maintien en RUN.
Compétences attendues
Indispensables
- GCP
- Python
- Spark