Ingénieur Data Engineering AWS / Snowflake / CDC
Signe +SaaS B2BPubliée hier
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Mougins · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 29 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 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 146 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 320 €/jour (moitié centrale : 205 à 525 €/jour).
- 2 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Snowflake (43 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre d’un projet mené dans le secteur de la personnalisation sécurisée, nous recherchons un Ingénieur Data Engineering pour rejoindre l’équipe responsable de l’infrastructure de données des centres de personnalisation.
Vous interviendrez sur la conception, l’optimisation et la maintenance des pipelines ETL/ELT nécessaires à l’ingestion et à la transformation des données.
Vos principales responsabilités seront les suivantes :
Concevoir et optimiser des pipelines ETL/ELT pour l’ingestion et la transformation des données.
Déployer et maintenir les flux de Change Data Capture avec Debezium sur des bases MariaDB.
Mettre en œuvre les mécanismes d’ingestion vers Snowflake.
Structurer les données afin de répondre aux différents usages analytiques.
Participer à la conception d’architectures de données robustes et résilientes sur AWS.
Garantir la conformité des solutions avec les exigences PCI-DSS et les standards de sécurité applicables.
Collaborer étroitement avec les équipes Sécurité, DevOps, Product Owners et Métiers.
Appliquer les bonnes pratiques de développement, d’automatisation, de revue de code et de documentation.
Contribuer à l’amélioration continue des pipelines et des processus de Data Engineering.
L’environnement technique comprend notamment AWS, Snowflake, Debezium, CDC, MariaDB, ETL/ELT et des pratiques DevOps d’automatisation.
Compétences attendues
Indispensables
- AWS
- Snowflake