Data Engineer - Senior - Freelance (H/F)
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Taux journalier (TJM): 550
Au sein d'un grand groupe d'assurance de premier plan, vous rejoignez le pôle d'ingénierie data transverse pour concevoir, industrialiser et maintenir en conditions opérationnelles les pipelines de données alimentant le Datalake d'entreprise :
*
Concevoir et développer les flux d'ingestion et de transformation de la donnée brute vers des modèles optimisés et requêtables par les métiers.
*
Automatiser l'alimentation récurrente du Datalake et garantir la cohérence des couches de stockage (modèle médaillon).
*
Développer les vues métier et les services de restitution (exposition de données, réintégration dans le SI, services de scoring).
*
Garantir l'application des bonnes pratiques de développement (tests unitaires/intégration, CI/CD, documentation, versioning).
*
Assurer le rôle de référent technique auprès de l'équipe pour sécuriser la qualité et la robustesse des livrables.
*
Au moins 5 ans d'expérience (cible à partir de 7 ans) en conception et développement de plateformes data distribuées.
*
Maîtrise confirmée de l'écosystème Azure Data et de Databricks (PySpark ou Spark/Scala, Delta Lake).
*
Solide pratique de la modélisation de données (SQL avancé, architectures Datalake / Lakehouse).
*
Habitude des démarches DataOps / DevOps : tests automatisés, CI/CD, Git, suivi de la qualité de code.
*
Une connaissance du secteur de l'assurance ou des services financiers est un atout.
*
Bon relationnel, pédagogie et capacité à travailler en interaction avec les équipes métiers et d'architecture.
Environnement technique & Informations pratiques
*
Technologies : Microsoft Azure, Databricks, Apache Spark (PySpark / Scala), Delta Lake, SQL, Git, CI/CD, orchestrateurs de flux.
*
Localisation : Nanterre (92).
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Rythme : 3 jours sur site / 2 jours de télétravail par semaine.
Au sein d'un grand groupe d'assurance de premier plan, vous rejoignez le pôle d'ingénierie data transverse pour concevoir, industrialiser et maintenir en conditions opérationnelles les pipelines de données alimentant le Datalake d'entreprise :
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Concevoir et développer les flux d'ingestion et de transformation de la donnée brute vers des modèles optimisés et requêtables par les métiers.
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Automatiser l'alimentation récurrente du Datalake et garantir la cohérence des couches de stockage (modèle médaillon).
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Développer les vues métier et les services de restitution (exposition de données, réintégration dans le SI, services de scoring).
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Garantir l'application des bonnes pratiques de développement (tests unitaires/intégration, CI/CD, documentation, versioning).
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Assurer le rôle de référent technique auprès de l'équipe pour sécuriser la qualité et la robustesse des livrables.
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Au moins 5 ans d'expérience (cible à partir de 7 ans) en conception et développement de plateformes data distribuées.
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Maîtrise confirmée de l'écosystème Azure Data et de Databricks (PySpark ou Spark/Scala, Delta Lake).
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Solide pratique de la modélisation de données (SQL avancé, architectures Datalake / Lakehouse).
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Habitude des démarches DataOps / DevOps : tests automatisés, CI/CD, Git, suivi de la qualité de code.
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Une connaissance du secteur de l'assurance ou des services financiers est un atout.
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Bon relationnel, pédagogie et capacité à travailler en interaction avec les équipes métiers et d'architecture.
Environnement technique & Informations pratiques
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Technologies : Microsoft Azure, Databricks, Apache Spark (PySpark / Scala), Delta Lake, SQL, Git, CI/CD, orchestrateurs de flux.
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Localisation : Nanterre (92).
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Rythme : 3 jours sur site / 2 jours de télétravail par semaine.