Data Engineer AWS / Snowflake - Freelance - Freelance (H/F)
Freelance Data Engineer based in Paris for a large international group: design, build and scale robust data pipelines on AWS and Snowflake, develop ingestion and transformation jobs in Python, SQL and Spark, apply DevOps practices (CI/CD, Docker) and help industrialize ML solutions with data science teams.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Paris, France
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Contract
- Experience
- Not specified
- Category
- Data engineering
- Posted
Skills
Must have
- Strong mastery of AWS and its data ecosystem
- Significant production experience with Snowflake
- Proficiency in Python and SQL
- Design of ETL/ELT pipelines, data ingestion and transformation
- DevOps practices: Git, CI/CD, Docker
Nice to have
- Apache Spark / PySpark / Scala
- Big Data architecture and distributed data platforms
- Cloud performance and cost optimization
- MLOps and industrialization of Machine Learning models
- Experience in an international data environment
Full description
Pour le compte d'un grand groupe international, nous recherchons un Data Engineer AWS / Snowflake afin de renforcer une équipe Data en pleine croissance.
Au sein d'une Direction Data stratégique, vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data à grande échelle.
Vous évoluerez dans un environnement technique stimulant, en collaboration avec des Data Engineers, Data Scientists, Dev Ops et Product Owners.
VOS MISSIONS
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables.
- Développer et optimiser les traitements de données sur AWS et Snowflake.
- Participer à l'évolution de l'architecture Data et à l'industrialisation de la plateforme.
- Assurer l'ingestion, la transformation et la mise à disposition de données provenant de sources multiples.
- Développer des traitements de données en Python, SQL et Spark.
- Optimiser les performances, la fiabilité et les coûts des traitements Data.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques Dev Ops : CI/CD, Docker, automatisation et monitoring.
- Collaborer avec les équipes Data Science sur l'industrialisation et le déploiement de solutions Machine Learning.
- Garantir la qualité, la disponibilité et l'accessibilité des données pour les équipes métiers.
ENVIRONNEMENT TECHNIQUE
Compétences indispensables :
- Cloud : AWS (bonne maîtrise de son écosystème Data).
- Data Warehouse : Snowflake (expérience significative en production).
- Langages : Python, SQL.
- Data Engineering : conception de pipelines ETL/ELT, ingestion et transformation de données.
- Dev Ops : Git, CI/CD, Docker.
Compétences appréciées :
- Apache Spark / PySpark / Scala.
- Architecture Big Data et plateformes Data distribuées.
- Optimisation des performances et des coûts Cloud.
- MLOps et industrialisation de modèles de Machine Learning.
- Expérience dans un environnement Data international.
PROFIL RECHERCHÉ
- Vous justifiez d'au