Lead / Senior Data Engineer — Streaming & Temps Réel
Cherry PickMédiasPubliée il y a 2 semaines
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Alpes-Maritimes · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 4 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.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : BigQuery (121 missions), Kafka (217 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Le contexte
Un acteur majeur du secteur du voyage et de la distribution lance un nouveau projet stratégique : la construction d'un moteur de recommandation et de personnalisation destiné à proposer en temps réel, à chaque client, les offres et produits les plus pertinents selon son profil.
Vous êtes le premier profil technique recruté pour poser les fondations d'une nouvelle équipe Data Engineering qui s'étoffera progressivement. Tout est à construire : l'architecture a été esquissée mais reste entièrement challengeable. Votre rôle : concevoir et bâtir de zéro la plateforme de données en streaming qui alimentera les équipes Data Science et Produit.
Vos missions
Concevoir et construire from scratch le pipeline de données en streaming qui alimentera les modèles de recommandation et de personnalisation.
Mettre à disposition les données en temps réel pour les équipes Data Science et les produits, avec une contrainte métier forte : un temps de réponse de l'ordre de 3 secondes entre la recherche du client et la recommandation affichée.
Définir et challenger les choix d'architecture (event-driven), clarifier la stack par rapport au cadrage initial.
Gérer également une partie batch pour enrichir l'historique et les profils clients.
Accompagner la montée en puissance de l'équipe et jouer un rôle de référent technique.
Compétences techniques requises
Streaming & temps réel (critique)
Maîtrise approfondie des concepts de streaming : gestion du fenêtrage (windowing), traitement temps réel, garanties de livraison, au-delà du seul outil Kafka.
Expérience solide d'une architecture event-driven.
Cloud & traitement
Expertise Google Cloud Platform (BigQuery notamment).
Python comme langage principal.
Aisance sur les pipelines batch pour l'enrichissement de données historiques.
Pratiques d'ingénierie
Infrastructure as Code (Terraform), CI/CD, bonnes pratiques de qualité et de documentation.
Compétences attendues
Indispensables
- Kafka
- BigQuery
- Python
- Terraform
- CI/CD