Lead Data Orchestration Engineer Airflow (H/F)
Signe +IndustriePubliée il y a 1 semaine
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Sochaux · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 10 novembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- 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.
- 5 missions data engineer sont ouvertes à Sochaux en ce moment, sur 529 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 : Mentorat (40 missions), Airflow (70 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Rejoignez une grande organisation du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer, en charge du pilotage et de l'optimisation d'une plateforme d'orchestration Apache Airflow hébergée sur AWS MWAA. Vous porterez une mission stratégique de transformation technique, alliant optimisation architecturale, sécurisation de l'infrastructure, et autonomisation des équipes autour d'une plateforme bancaire de données critiques.
Notre client gère des pipelines de données complexes traversant 9 pays européens, avec une volumétrie considérable (200+ DAGs en production). Suite à un audit technique approfondi en début 2026, la plateforme a été stabilisée et entre désormais dans une phase d'optimisation structurelle. Vous serez au cœur de cette évolution, responsable de faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants, de renforcer la robustesse face à la charge et aux défaillances, d'étudier les alternatives architecturales, et de structurer les équipes pour une exploitation en autonomie long terme.
La mission s'organise autour de quatre axes complémentaires :
- Axe 1 - Optimisation architecturale : faire évoluer la DAG Factory existante, migrer les dépendances inter-DAGs vers les mécanismes natifs Airflow (Datasets), optimiser les performances au parse-time et runtime, et mettre en place la validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration).
- Axe 2 - Sécurisation et résilience : implémenter une politique de rotation des secrets, déployer le routage différencié des alertes par type d'incident et criticité, piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs), renforcer l'isolation réseau et durcir la configuration, finaliser et maintenir les runbooks d'incidents.
- Axe 3 - Étude et migration vers une infrastructure cible : l'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA (contraintes de scaling, flexibilité limitée, coûts). Vous serez chargé de benchmarker les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect ou autres solutions), de produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et risques, et de piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent.
- Axe 4 - Autonomie des équipes : lancer et piloter un programme de formation sur l'orchestration destiné aux équipes Dev et Ops (environ 10 personnes), constituer une méta-équipe plateforme avec vision unifiée Dev + Ops sous leadership technique commun, accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps), et évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés.
Vous travaillerez dans un environnement technique mature et ambitieux, au sein d'une organisation valorisant l'excellence technique, la rigueur architecturale et le mentorat. Vous aurez également la responsabilité de concevoir et faire appliquer des standards...
Compétences attendues
Indispensables
- Airflow
- AWS
- CI/CD
- Mentorat


