Data Engineer Senior - Databricks / AWS - Freelance (H/F)

À propos du poste

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

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Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers

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Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Medallion (Bronze, Silver, Gold) sur Databricks

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Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance

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Optimiser les performances des traitements Spark et Delta Lake, en termes de temps d'exécution et de coûts

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Concevoir, développer et maintenir des APIs d'exposition et de consommation des données

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Mettre en place des dispositifs de contrôle qualité des données, de monitoring et d'alerting

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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)

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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

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Plateforme : Databricks, Unity Catalog, Delta Lake

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Orchestration : Airflow (migration en cours vers Databricks Workflows)

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APIs et tests : FastAPI, Pytest

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Cloud : AWS (Lambda, S3, ECS, Secrets Manager)

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Outillage : Git, CI/CD

Profil recherché

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Expérience d'au moins 5 ans en Data Engineering

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Expérience confirmée en conception et développement de pipelines de données

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Maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques associées (PySpark, DBUtils, Boto3)

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Maîtrise de la configuration des ressources Databricks sur AWS

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Solides connaissances en modélisation, performance et qualité des données

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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

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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