Tech Lead Data Engineer - GCP / Python - Industrialisation & GenAI documentaire - Freelance (H/F)
Collective.workSaaS B2BPubliée il y a 6 jours
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 12 septembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- 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.
- 170 missions data engineer sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 512 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Tech Lead Data Engineer pour piloter techniquement une feature team data au sein d'un grand groupe international.
Le contexte du Projet
Notre client structure une Data Factory ambitieuse autour d'une stack GCP moderne et de cas d'usage GenAI appliqués à l'exploitation de corpus documentaires massifs, dans un environnement fortement réglementé (traçabilité, conformité, qualité de la donnée non négociables).
L'organisation fonctionne en feature teams pluridisciplinaires (Data Engineers, Data Scientists, profils Platform, Product Owner). Tu prends le lead technique de l'une d'elles.
Le sujet du moment n'est pas de produire plus de pipelines : c'est de hausser le niveau d'industrialisation. Le client a identifié en interne un besoin fort de normalisation - design patterns, architecture hexagonale, propreté et testabilité du code. Tu es là pour incarner ce standard et le diffuser dans l'équipe.
Tes responsabilités
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Porter le lead technique d'une feature team pluridisciplinaire : arbitrages d'architecture, revues de code, montée en compétence de l'équipe
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Concevoir et industrialiser des pipelines de traitement de données et de documents à grande échelle sur GCP
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Poser et faire vivre les standards de qualité : design patterns, architecture hexagonale, tests, CI/CD, Infrastructure as Code
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Contribuer aux chaînes de traitement à base de LLM (extraction, structuration et génération documentaire à partir de corpus existants)
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Échanger directement avec les équipes métier et Product pour cadrer les besoins, y compris en anglais
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Être le point de repère technique de l'équipe : trancher, expliquer, documenter
Le profil attendu
Indispensable
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Solide expérience de Data Engineering en environnement cloud, avec une maîtrise réelle de GCP (une très forte polyvalence cloud avec appétence GCP peut se discuter)
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Python de niveau ingénieur logiciel, pas seulement scripting
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Design patterns et architecture hexagonale : tu sais expliquer pourquoi tu structures un projet comme ça, pas seulement l'appliquer
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Culture forte de l'industrialisation : tests, qualité de code, CI/CD, Terraform
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Expérience de lead technique ou de référent-e sur une équipe pluridisciplinaire
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Anglais professionnel à l'écrit et à l'oral
Apprécié
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Orchestration de workflows conteneurisés (Argo Workflows ou équivalent)
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Exposition à des chaînes GenAI / LLM en production (RAG, traitement documentaire)
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Expérience en environnement soumis à de fortes contraintes de conformité
Le mindset qui fera la différence Le client est très clair sur ce point : il cherche quelqu'un d'honnête et d'humble techniquement. Savoir dire « je ne sais pas, voilà comment je m'y prendrais pour le savoir » vaut mieux que de broder. Autonomie, franchise, capacité à porter un avis technique sans l'imposer.
Modalités
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Démarrage : dès que possible
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Projet long, dans une organisation en croissance sur ses sujets data & IA
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Processus court : 1 à 2 entretiens techniques côté client, complétés par un exercice technique
Pourquoi Ever"T ?
Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.
Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.
www.ever-t.fr (http://www.ever-t.fr)
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : - /
Code ROME : M1811 Data engineer
Dernière mise à jour chez France Travail : 12/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- GCP
- Python
- CI/CD
- LLM
- Terraform

