Basé sur 25 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 510€/j–555€/j, médiane 540€/j. Cette offre (575€/j) est au-dessus de la fourchette.
TJM du marché pour Data Engineer (Senior) en région Île-de-France : médiane 540 €/jour, P25–P75 : 510–555 €/jour, n = 25 offres. TJM Python à Paris
Baromètre TJM et salaires ITFreelance | 3 mois renouvelables (prolongation très probable de 6 à 12 mois) | Démarrage ASAP | Anglais
Contexte
Notre client construit une intégration de référence entre ses outils de modélisation actuarielle, notamment Prophet, et son socle de données finance. La première phase consiste à migrer les traitements Prophet / SQL Server vers Prophet / Databricks. Vous rejoignez l’équipe data pour concevoir, livrer et maintenir les pipelines et l’orchestration sur votre périmètre.
Missions
Migrer les traitements Prophet / SQL Server existants vers Databricks
Construire et orchestrer les pipelines Databricks qui alimentent le socle de données finance avec les résultats des modèles actuariels
Développer en Python, PySpark et SQL sur des volumes de données importants, selon une architecture médaillon
Mettre en place des contrôles de qualité et de cohérence des données jusqu’à la source
Documenter et tester unitairement le code, en suivant les pratiques gitflow
Travailler avec les actuaires, la finance et les équipes data pour comprendre les données et leur sens métier
Profil recherché
6 ans minimum en tant que Data Engineer, dont une solide pratique de Databricks (Delta Lake, Spark, Workflows, Unity Catalog)
Très bon niveau en Python et PySpark sur des traitements volumineux
Très bon niveau en SQL, idéalement avec une expérience de migration SQL Server vers Databricks
Bonnes pratiques de développement : gitflow, tests unitaires, documentation
Maîtrise des architectures data mesh et médaillon
Expérience obligatoire dans les services financiers, sur des données finance ou risque
Anglais courant (langue de travail de l’équipe)
Les plus
Expérience dans l’assurance, idéalement sur des données actuarielles, finance ou risque
Connaissance de Prophet (FIS)
Notions d’IFRS 17, Solvabilité II, provisionnement ou projections de flux
Autres outils de modélisation actuarielle (Moody’s AXIS, RAFM, MG-ALFA)
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