IA Ingénieur Senior
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 · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 4 octobre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 ans)
- Langues
- Français, Anglais
- 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.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la mission
Au sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée.
Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data.
En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers.
Missions principalesPilotage et expertise Data
Gérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance.
Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers.
Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes.
Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data.
Conception et développement
Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés.
Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions.
Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données.
Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics.
Industrialisation & DataOps
Définir et appliquer les standards DataOps.
Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité.
Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements.
Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants.
Piloter les déploiements en environnement de production.
Compétences attendues
Indispensables
- CI/CD
- Python
- SQL
- AWS
- Azure
- Git
- Docker
- Kubernetes
Appréciées
- Airflow
- PostgreSQL
- SQL Server
- Oracle
- MySQL
- RGPD


