Data Engineer Confirmé - Freelance H/F - collectivite

Information importante

Type de contrat: Freelance

Taux journalier : Salaire selon profil

Localisation : Bordeaux, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail : Hybride

Publié le : 23 juin 2026

Le besoin

Contexte

Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data et de la montée en puissance des besoins analytiques, un acteur reconnu de l'économie numérique recherche un(e) Data Engineer confirmé(e) afin de renforcer son équipe Data.

Vous rejoindrez un environnement où la donnée occupe une place stratégique dans les prises de décision, avec des enjeux forts autour de la modernisation des architectures, de la qualité des données et de l'accélération des capacités d'analyse.

Cette mission s'inscrit dans un contexte de transformation de la Data Platform et de réorganisation interne du pôle Data.

Vos missions

Migration et évolution des pipelines Data

- Réaliser l'audit des pipelines et flux existants.
- Participer à la migration des pipelines vers une nouvelle architecture Data.
- Développer, optimiser et maintenir des traitements de données robustes et performants.
- Garantir la qualité, la fiabilité et la maintenabilité des flux de données.
- Assurer le support et la maintenance des pipelines migrés.

Transformation de la plateforme Data

- Monter en compétence sur l'environnement cible et ses composants.
- Participer à la migration d'une architecture Data Cloud vers une plateforme nouvelle génération.
- Contribuer à l'amélioration continue des performances et de la scalabilité des traitements.
- Collaborer avec les équipes Data pour assurer une transition fluide des usages et des flux.

Gouvernance et cycle de vie de la donnée

- Mettre en oeuvre les règles de conservation et d'archivage des données.
- Veiller à la conformité des traitements avec les politiques de gouvernance établies.
- Participer à l'amélioration de la qualité et de la documentation des données.

Vie d'équipe

- Participer aux rituels Agile (daily, refinement, sprint planning, rétrospectives).
- Contribuer à la documentation technique et au dictionnaire de données.
- Collaborer étroitement avec les Data Analysts et Data Scientists.
- Être force de proposition sur les bonnes pratiques Data Engineering.

Environnement technique

- Python
- PySpark
- SQL
- Apache Spark
- Airflow
- Azure Synapse Analytics
- Microsoft Fabric
- Azure Data Platform
- Git
- Jira / Azure DevOps

Les plus

- Participation à des projets de migration ou de modernisation de plateformes Data.
- Sensibilité aux usages de l'IA appliqués au développement ou à l'ingénierie des données.
- Expérience dans des environnements à forte volumétrie de données.

Pourquoi rejoindre cette mission ?

- Participer à une transformation Data structurante.
- Travailler sur des sujets mêlant architecture, performance et gouvernance.
- Évoluer au sein d'une équipe Data mature et pluridisciplinaire.
- Contribuer directement à l'accélération des capacités d'analyse et de valorisation de la donnée.

Profil recherché

Profil recherché

Compétences techniques

- 4 à 6 ans d'expérience en Data Engineering.
- Très bonne maîtrise de Python, PySpark et SQL.
- Expérience significative dans la conception et l'optimisation de pipelines Data.
- Bonne connaissance des architectures Data modernes et des principes de modélisation de données.
- Expérience sur des workflows orchestrés avec Airflow.
- Connaissance des environnements Microsoft Data, notamment Azure Synapse Analytics.
- Une expérience sur Microsoft Fabric constitue un véritable atout.

Compétences humaines

- Capacité à travailler de manière autonome sur des sujets techniques définis.
- Esprit collaboratif et goût du travail en équipe.
- Bonne communication avec des interlocuteurs techniques et métiers.
- Capacité à partager ses connaissances et à accompagner les équipes dans l'exploitation des données.
- Sens de l'organisation et rigueur dans le delivery.

• Gestion des données
• Python
• Travail en équipe
• Amélioration continue
• Jira
• Archivage des données
• Création d'une base documentaire
• Git
• Modélisation des données
• Force de proposition
• SQL
• Apache spark
• Sens de l’organisation