Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 64 offres pour ce poste (tous niveaux, Île-de-France), le marché se situe autour de 540€/j (470€/j–575€/j).
TJM du marché pour Data Engineer en région Île-de-France : médiane 540 €/jour, P25–P75 : 470–575 €/jour, n = 64 offres. TJM Python à Paris
Baromètre TJM et salaires ITTaux journalier (TJM): 570
Contexte
Un grand groupe cherche un Data Engineer pour renforcer son équipe AI Supply Chain, au sein d'une factory data rattachée au COMEX et pilier de la transformation data du groupe. L'équipe travaille en agile et réunit des Data Scientists, des Data Translators et des Data Engineers. Elle industrialise et optimise les flux de données qui alimentent les moteurs de prévision : ventes en magasin et en entrepôt, lissage des charges logistiques, optimisation de l'approvisionnement.
Mission
Pipelines data : concevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation fiables, robustes et à forte volumétrie (ventes, stocks, promotions, données logistiques)
Industrialisation ML / MLOps : structurer les environnements de déploiement et intégrer, avec les Data Scientists, les modèles de prévision de la demande dans des pipelines de production automatisés et performants
Performance, observabilité et qualité : suivre la qualité, la fraîcheur et la cohérence des données, et optimiser les coûts et les temps d'exécution sur le cloud
Gouvernance et bonnes pratiques : appliquer la Definition of Done commune (tests automatisés, documentation, versioning) et contribuer à la communauté Data Engineering
Indispensable
SQL avancé et Python orienté data / ingénierie
Pratique confirmée de Google Cloud Platform : BigQuery, Cloud Composer / Airflow, Cloud Storage
Un plus
Python applicatif : FastAPI, Flask, Django, Pandas, NumPy
Architectures microservices et event-driven
Bases de données relationnelles et orientées document
CI/CD, craftsmanship (SOLID, YAGNI, couverture de tests avec Sonar)
Observabilité des applications
Mentorat et animation d'une équipe de développeurs, aide à l'arbitrage des choix techniques
Maintenance et évolution des applications existantes
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Méthodes agiles, notamment Scrum
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