Data Engineer Senior - Iceberg - Freelance (H/F)
Collective.workTransportPubliée hier
~ 600 – 750 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 20 octobre 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.
- 184 missions data engineer sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 494 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 : Airflow (64 missions), Spark (95 missions), dbt (102 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
CONTEXTE
Dans le cadre du renforcement de son pôle Data Services, un grand acteur du secteur ferroviaire recherche un Data Engineer Senior pour accompagner la conception, l'industrialisation et l'évolution de ses solutions Data.
Le consultant interviendra sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, des architectures Lakehouse, de la modélisation et de l'optimisation des pipelines, avec une forte dimension industrialisation et Cloud.
MISSIONS
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Concevoir, développer et optimiser des pipelines Data à grande échelle.
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Mettre en place des flux batch, streaming et ingestion via API.
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Structurer les données selon le modèle Médaillon : Bronze / Silver / Gold.
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Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg.
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Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture Lakehouse.
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Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement AWS.
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Orchestrer les workflows ETL/ELT avec Airflow.
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Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform.
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Exécuter et maintenir les traitements dans des environnements Docker / Kubernetes.
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Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements.
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Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue.
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Définir et automatiser les règles de Data Quality : tests, contrôles et validations.
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Documenter les architectures, pipelines et règles métier.
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Veiller à la conformité des flux, notamment sur les aspects RGPD.
1. Data Engineer Senior avec 8 ans minimum d'expérience dans les environnements Big Data / Cloud / Lakehouse 2. Expérience concrète de la conception et de l'industrialisation de pipelines Data complexes 3. Capacité à intervenir sur les sujets techniques et les choix d'architecture 4. Maîtrise indispensable de DBT, Apache Iceberg, AWS, Python, Apache Spark et Modélisation Data / Médaillon (Bronze, Silver, Gold) 5. Compétences importantes en Terraform / Infrastructure as Code, Airflow, Docker, Kubernetes, Datadog / Observabilité, Trino / Starburst, Streaming / ingestion API, Data Quality / tests automatisés, Architecture Lakehouse et Big Data 6. Forte capacité d'analyse et de résolution de problèmes 7. Bonne compréhension des enjeux métiers 8. Autonomie et capacité à intervenir sur des sujets complexes 9. Rigueur dans la conception et l'industrialisation 10. Culture DevOps / DataOps 11. Sensibilité forte à la qualité, la fiabilité et l'observabilité des données 12. Capacité à documenter et à communiquer avec les équipes techniques et métiers 13. Profil très orienté AWS + Spark + DBT + Iceberg avec une vraie expérience Lakehouse 14. Expérience concrète et discriminante sur Iceberg + DBT + Spark dans un environnement AWS
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : - /
Code ROME : M1811 Data engineer
Dernière mise à jour chez France Travail : 29/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- dbt
- Spark
- AWS
- Airflow
- Docker
- Kubernetes
- RGPD
Appréciées
- Terraform
- Apache Iceberg
- Python
- Datadog
- Tests automatisés

