Description du poste et des missions
Taux journalier (TJM): 550
Localisation : La Garenne-Colombes - télétravail hybride
Démarrage : fin novembre 2026
Expérience : 5 ans minimum
Type de contrat : freelance
Contexte
Dans le cadre du renforcement de ses équipes, un grand groupe du secteur de l'énergie recherche un(e) Data Engineer Senior au sein de sa Direction Data & IT, pour son activité dédiée aux particuliers.
Le poste s'inscrit dans une équipe Agile de 14 personnes, dont 7 Data Engineers, en charge du traitement des données de consommation des clients et de leur mise à disposition sur les canaux digitaux. L'équipe fait partie d'un Train SAFe synchronisé avec d'autres Trains et équipes Data.
Missions
*
Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers
*
Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Medallion (Bronze, Silver, Gold) sur Databricks
*
Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance
*
Optimiser les performances des traitements Spark et Delta Lake, en termes de temps d'exécution et de coûts
*
Concevoir, développer et maintenir des APIs d'exposition et de consommation des données
*
Mettre en place des dispositifs de contrôle qualité des données, de monitoring et d'alerting
*
Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants via des chaînes CI/CD
*
Analyser et résoudre les incidents de production et assurer le suivi des actions correctives
*
Rédiger et maintenir la documentation technique
*
Participer aux cérémonies SAFe (PI Planning, refinements, macro-chiffrage, rétrospectives)
*
Contribuer aux choix techniques et à l'amélioration continue de la plateforme
*
Accompagner l'équipe dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Engineering
Environnement technique
*
Langages : Python, SQL
*
Traitement de données : Spark, PySpark, DBUtils
*
Plateforme : Databricks, Unity Catalog, Delta Lake
*
Orchestration : Airflow (migration en cours vers Databricks Workflows)
*
APIs et tests : FastAPI, Pytest
*
Cloud : AWS (Lambda, S3, ECS, Secrets Manager)
*
Outillage : Git, CI/CD
Profil recherché
*
Expérience d'au moins 5 ans en Data Engineering
*
Expérience confirmée en conception et développement de pipelines de données
*
Maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques associées (PySpark, DBUtils, Boto3)
*
Maîtrise de la configuration des ressources Databricks sur AWS
*
Solides connaissances en modélisation, performance et qualité des données
*
Connaissance des principes d'API REST et des architectures orientées services
*
Expérience significative sur l'environnement AWS
*
Capacité d'analyse et de résolution d'anomalies en production
*
Expérience en tant que Tech Lead
*
Pratique du Data Engineering assisté par l'IA
Atouts appréciés
*
Expérience en traitement de données en temps réel (streaming)
*
Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions techniques
Localisation : La Garenne-Colombes - télétravail hybride
Démarrage : fin novembre 2026
Expérience : 5 ans minimum
Type de contrat : freelance
Contexte
Dans le cadre du renforcement de ses équipes, un grand groupe du secteur de l'énergie recherche un(e) Data Engineer Senior au sein de sa Direction Data & IT, pour son activité dédiée aux particuliers.
Le poste s'inscrit dans une équipe Agile de 14 personnes, dont 7 Data Engineers, en charge du traitement des données de consommation des clients et de leur mise à disposition sur les canaux digitaux. L'équipe fait partie d'un Train SAFe synchronisé avec d'autres Trains et équipes Data.
Missions
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Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers
*
Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Medallion (Bronze, Silver, Gold) sur Databricks
*
Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance
*
Optimiser les performances des traitements Spark et Delta Lake, en termes de temps d'exécution et de coûts
*
Concevoir, développer et maintenir des APIs d'exposition et de consommation des données
*
Mettre en place des dispositifs de contrôle qualité des données, de monitoring et d'alerting
*
Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants via des chaînes CI/CD
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Analyser et résoudre les incidents de production et assurer le suivi des actions correctives
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Rédiger et maintenir la documentation technique
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Participer aux cérémonies SAFe (PI Planning, refinements, macro-chiffrage, rétrospectives)
*
Contribuer aux choix techniques et à l'amélioration continue de la plateforme
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Accompagner l'équipe dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Engineering
Environnement technique
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Langages : Python, SQL
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Traitement de données : Spark, PySpark, DBUtils
*
Plateforme : Databricks, Unity Catalog, Delta Lake
*
Orchestration : Airflow (migration en cours vers Databricks Workflows)
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APIs et tests : FastAPI, Pytest
*
Cloud : AWS (Lambda, S3, ECS, Secrets Manager)
*
Outillage : Git, CI/CD
Profil recherché
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Expérience d'au moins 5 ans en Data Engineering
*
Expérience confirmée en conception et développement de pipelines de données
*
Maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques associées (PySpark, DBUtils, Boto3)
*
Maîtrise de la configuration des ressources Databricks sur AWS
*
Solides connaissances en modélisation, performance et qualité des données
*
Connaissance des principes d'API REST et des architectures orientées services
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Expérience significative sur l'environnement AWS
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Capacité d'analyse et de résolution d'anomalies en production
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Expérience en tant que Tech Lead
*
Pratique du Data Engineering assisté par l'IA
Atouts appréciés
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Expérience en traitement de données en temps réel (streaming)
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Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions techniques