Data Engineer Nantes /st (IT) / Freelance

Data Engineer – Nantes

07/04/2026

Mission longue

Ce poste est ouvert à la pre‑embauche. Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité.

Compétences techniques

• Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …)
• Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …)
• Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …)
• Cloud Computing (ex : Azure, concepts cloud, stockage et calcul distribués, …)
• Modélisation des données et architecture : modélisation relationnelle et dimensionnelle, modèles en étoile ou en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse et Data Platform / Lakehouse, …
• Gestion et optimisation des schémas pour les performances.
• DevOps et ingénierie logicielle (outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub, surveillance et journalisation, …)
• Outils de gestion des données et gouvernance (qualité : vérification des doublons, gestion des erreurs, validation… gouvernance : RGPD, catalogues, sécurité des données…)

Tâches

Infrastructures de données

• Cartographie et documente les sources de données.
• Assure la maintenance des différentes applications de données (Data) déployées en production et des infrastructures.
• Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données en toute sécurité.
• Structure les bases de données (sémantique, format, etc.).
• Contribue à la gestion des référentiels de données.

Intégration des données

• Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise.
• Assure la supervision et l’intégration des données de diverses natures provenant de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité.
• Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval.

Animation des communautés

• Anime la communauté technique qui met en œuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise.

Veille technologique

• Reste en alerte sur les technologies liées au traitement et à la manipulation des données et identifie les solutions utilisables.
• Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place.

Compétences métier

• Compétences analytiques et mathématiques : compréhension des statistiques pour interpréter les données, familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA.
• Résolution de problèmes : capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions.
• Communication : présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques.
• Adaptabilité : apprentissage rapide de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution.

Profil candidat

Compétences techniques

• Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …)
• Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …)
• Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …)
• Cloud Computing (ex : Azure, concepts cloud, stockage et calcul distribués, …)
• Modélisation des données et architecture (modélisation relationnelle et dimensionnelle, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse et Data Platform / Lakehouse, …)
• Gestion et optimisation des schémas pour les performances.
• DevOps et ingénierie logicielle (outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub, surveillance et journalisation, …)
• Outils de gestion des données et gouvernance (qualité : vérification des doublons, gestion des erreurs, validation… gouvernance : RGPD, catalogues, sécurité des données…)

Compétences métier

• Compétences analytiques et mathématiques (compréhension des statistiques pour interpréter les données, familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA)
• Résolution de problèmes : capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions.
• Communication : présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques.
• Adaptabilité : apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution.