Data Engineer Senior IA (H/F)
Freelance.comSaaS B2BPubliée il y a 4 jours
~ 600 – 750 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Montrouge · Hybride
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 14 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.
- 4 missions data engineer sont ouvertes à Montrouge en ce moment, sur 512 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 : Spark (91 missions), Tests automatisés (215 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD
Contexte
Dans le cadre de l’accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA.
Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise.
Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle.
Missions principalesPilotage des projets Data
Gérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance.
Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data.
Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables.
Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier.
Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise.
Conception et développement des pipelines Data
Concevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données :
Batch
APIs
Flux programmés
Chargements de fichiers
Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques.
Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données.
Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements.
Compétences attendues
Indispensables
- AWS
- Spark
- Python
- SQL
- CI/CD
- Git
- Tests automatisés
- Documentation