Data Engineer - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 460€/jour

CONTEXTE

Le rôle de l'équipe est de construire et fiabiliser l'ensemble des données Sustainability, Circular Economy et Workshop.

L'équipe est actuellement constituée de :

4 Product Managers

7 Data Engineers

MISSIONS

En tant que Data Engineer au sein de l'équipe Planet, vous serez amené à travailler sur 2 produits gérés par l'équipe :

Service : prolonger la vie des produits en structurant les données de l'ensemble des flux circulaires

Sustainability : mesurer et réduire l'empreinte carbone de chaque produit vendu, de sa conception (éco-design, matériaux préférés) jusqu'à son impact en rayon, pour piloter la trajectoire environnementale

Vos responsabilités :

Implémenter des solutions, à partir des règles fonctionnelles établies par le Product Manager / Data Owner

Documenter les règles de qualité décrites dans Collibra au préalable pour valider les datasets

Partir des templates génériques pour construire des pipelines scalables de données structurées

Transformer la stack legacy vers la nouvelle stack recommandée par les équipes de la Data Platform

Répondre aux questions des utilisateurs ainsi qu'à l'équipe de datavisualisation sur les données mises à disposition

Être capable d'intervenir sur l'ensemble des flux de l'équipe

Documenter les flux implémentés

Contribuer à l'amélioration des bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe (Mob programming, Test Driven Development, etc.)

Contribuer à la communauté de data engineers

COMPÉTENCES TECHNIQUES SOUHAITÉES

Expérience sur l'environnement Big Data d'Amazon Web Services (AWS) avec utilisation de ses composants (S3, CodeArtefact, ECR...) et optimisation de leurs performances

Implémentation de pipelines de données (DBT, PySpark)

Mise en place de l'ordonnancement via Airflow

Connaissances sur Databricks

Développement en Python

Connaissances sur la modélisation de données

COMPÉTENCES

Spark : Avancé

AWS S3 : Avancé

Python : Avancé

PySpark : Avancé

Databricks : Avancé

Langage SQL : Confirmé

CONDITIONS DE TRAVAIL

TJM : 460€

Localisation : Lille

1. Expérience sur l'environnement Big Data Amazon Web Services (AWS) incluant S3, CodeArtefact, ECR
2. Expérience dans l'implémentation de pipelines de données avec DBT et PySpark
3. Compétences dans la mise en place de l'ordonnancement via Airflow
4. Connaissances sur Databricks
5. Développement en Python
6. Connaissances en modélisation de données
7. Maîtrise avancée de Spark, AWS S3, Python, PySpark
8. Niveau confirmé en langage SQL