Senior Data Engineer & Data Scientikist (Cloud GCP / Retail)
Craftman dataE-commercePubliée hier
440 €/j
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 8 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 en dessous de la médiane des 46 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).
- 67 missions data engineer sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 535 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 : Looker (22 missions), dbt (90 missions), MLOps (91 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Description du besoin :
Nous recherchons un profil Senior à très forte valeur ajoutée, combinant une expertise en Data Science et en Data Engineering, pour accompagner la conception, l'industrialisation et la valorisation de plateformes Data à grande échelle sur un environnement Google Cloud Platform (GCP).
Missions principales :
Data Engineering & Modélisation : Concevoir, optimiser et maintenir des pipelines de données performants sous dbt et SQL sur l'écosystème GCP.
Data Science & Valorisation : Développer, industrialiser et déployer des modèles prédictifs et des algorithmes orientés métiers (analyse comportementale, prédictions, optimisation).
Data Viz & Business Intelligence : Créer et structurer des tableaux de bord et des rapports décisionnels complexes sous Looker.
Accompagnement Métier : Traduire les besoins complexes des équipes opérationnelles en solutions Data scalables et fiables (une expérience dans le secteur du Retail est un atout majeur).
Compétences techniques requises (Stack) :
Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Cloud Storage, et écosystème Data/AI GCP.
Transformations & Analytics : Mastery de dbt (data build tool) et SQL (niveau expert).
Data Science & ML : Python, bibliothèques Data Science/ML, MLOps basique/industrialisation.
Data Viz : Looker (LookML, création de modèles et dashboards).
Compétences attendues
Indispensables
- GCP
- dbt
- SQL
- Looker
- BigQuery
- Python
- MLOps