Data Engineer Senior, Lakehouse / Spark / DBT - Freelance (H/F)
Collective.workÉnergiePubliée il y a 3 jours
630 €/j
- Lieu
- Paris · Hybride
- Durée
- 1 an
- 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.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 41 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 500 €/jour (moitié centrale : 400 à 550 €/jour).
- 170 missions data engineer sont ouvertes à Paris 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 : Airflow (69 missions), dbt (88 missions), Spark (91 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Taux journalier (TJM): 630
Paris (Île-de-France) 3 jours de télétravail par semaine, 2 jours sur site Démarrage dès que possible, mission de 12 mois renouvelable Temps plein, 5 jours par semaine
Contexte de la mission
Vous rejoignez le pôle Data Services d'une plateforme digitale grand public française à très fort volume de trafic. L'équipe est en pleine structuration de sa stratégie Lakehouse et cherche un Data Engineer Senior capable d'intervenir aussi bien sur la conception d'architecture que sur l'industrialisation des pipelines.
Le poste est très orienté build et architecture, avec une vraie latitude sur les choix techniques. Vous serez également un référent pour les profils plus juniors de l'équipe.
Responsabilités
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Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle
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Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API
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Structurer les transformations selon un modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold)
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Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg
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Contribuer activement à l'évolution de l'architecture Lakehouse
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Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement cloud AWS
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Orchestrer les workflows ETL / ELT via Airflow
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Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform
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Exécuter les traitements dans des environnements conteneurisés (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 mettre en œuvre les règles de qualité des données (tests, validation, contrôles automatisés)
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Documenter les architectures, pipelines et règles métier
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Garantir la conformité des flux, notamment sur le volet RGPD
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Accompagner et encadrer les profils juniors de l'équipe
Profil recherché
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Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering
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Maîtrise avancée des architectures Big Data et Lakehouse
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Expérience confirmée sur des volumétries importantes en production
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Capacité à prendre du recul sur les enjeux métier, pas uniquement sur la technique
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Expérience démontrée d'encadrement ou de mentoring de profils juniors
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Rigueur, autonomie et culture de l'amélioration continue
Stack technique
Indispensable
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Spark
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DBT
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Iceberg
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AWS (Glue, EMR, S3)
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Terraform
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Python
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Airflow
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Docker, Kubernetes
Apprécié
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Trino / Starburst
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Datadog
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Outils de Data Catalog
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Outils de modélisation data
Informations pratiques
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Localisation : Paris, 2 jours de présence sur site par semaine
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Durée : 12 mois, démarrage dès que possible
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Déplacements : occasionnels
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Astreintes : occasionnelles
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : 630 € par jour
Code ROME : M1854 Chef / Cheffe de projet réseau fixe et mobile
Dernière mise à jour chez France Travail : 14/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- Spark
- dbt
- AWS
- Airflow
- Terraform
- Docker
- Kubernetes
- RGPD
Appréciées
- Python

