Data Engineer Senior – Python / AWS / IA / Secteur Energie (H/F)
Octopus GroupÉnergiePubliée hier
500 €/j
- Lieu
- La Défense · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 15 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.
- Le TJM de cette mission se situe dans la médiane des 52 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).
- 6 missions data engineer sont ouvertes à La Défense 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 : Redshift (6 missions), FastAPI (29 missions), Airflow (75 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une squad dédiée à la performance énergétique, au sein d'une plateforme Data organisée en Data Mesh.
Vous interviendrez sur des sujets à forte dominante Data Engineering, développement Python, Cloud AWS et industrialisation de solutions Data & IA, avec un rôle à la fois opérationnel et de référent technique.
Vos missions :
Concevoir et développer des pipelines de données robustes, industrialisés et maintenables.
Développer des API et services Python, notamment avec FastAPI.
Concevoir et faire évoluer des solutions sur AWS : Glue, Lambda, SQS, SNS, Redshift, API Gateway…
Concevoir et optimiser les traitements SQL et les modèles de données sur Redshift.
Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des modèles de données avec dbt.
Concevoir et maintenir les orchestrations avec Airflow.
Mettre en place les tests automatisés, le monitoring, l'alerting et la supervision.
Contribuer à la construction et à l'évolution de Data Products dans un environnement Data Mesh.
Participer à des cas d'usage Data Science, Machine Learning et IA appliquée.
Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production de modèles et solutions IA.
Prendre en charge le Run, analyser les incidents et garantir la fiabilité des produits de données.
Participer aux choix techniques, benchmarks, POC et spikes.
Travailler en proximité avec les Data Analysts, Analytics Engineers, Data Scientists, Architectes et Product Owners.
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- AWS
- FastAPI
- Redshift
- SQL
- dbt
- Airflow
- Tests automatisés
Appréciées
- Machine Learning