Data Engineer Sénior - Morphome - Freelance (H/F)
Collective.workSaaS B2BPubliée aujourd'hui
~ 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 · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 10 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.
- 192 missions data engineer sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 556 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 : BigQuery (113 missions), IAM (235 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
CONTEXTE
Mission consistant à développer une solution permettant aux chercheurs de transformer leurs analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables.
MISSIONS
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Développer une solution logicielle pour la transformation d'analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables
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Collaborer avec des chercheurs et un Data Scientist dans un contexte de recherche
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Monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet
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Assurer la communication claire avec des profils non techniques
OUTILS & ENVIRONNEMENT & COMPÉTENCES OBLIGATOIRES
*
Maîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery
*
Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration
*
Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines)
*
SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts)
*
Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants (pas nécessairement de conception from scratch, mais capacité à faire évoluer un IaC existant)
*
Réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur
COMPÉTENCES APPRÉCIÉES (NICE-TO-HAVE)
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Agents IA déjà déployés en production
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MCP, Claude Code
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GitLab CI
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Vertex AI / KFP et MLOps avancé
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Analyse statique de code Python (AST/LSP)
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Connaissances en imagerie médicale et histopathologie
SOFT SKILLS
*
Autonomie et rigueur
*
Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist
*
Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet
*
Esprit de collaboration dans un contexte de recherche
1. Maîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery 2. Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration 3. Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines) 4. SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts) 5. Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants 6. Une première réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur 7. Autonomie et rigueur 8. Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist 9. Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet 10. Esprit de collaboration dans un contexte de recherche
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : - /
Code ROME : M1405 Data scientist
Dernière mise à jour chez France Travail : 19/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- GCP
- IAM
- BigQuery
- Python
- Docker
- Git
- CI/CD
- SQL
Appréciées
- Terraform
- GitLab CI
- MLOps

