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Publié il y a 163 jours

Data Engineer senior - Freelance

Entreprise
Localisation
Évry-Courcouronnes, France
Sur site
Type de contrat
Freelance
Niveau
Senior

Salaire du marché

Médiane du marché
480€/j
Estimation
445€/jfourchette habituelle550€/j

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 39 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France), le marché se situe autour de 480€/j (445€/j–550€/j).

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Description du poste

Projet en forfait

Durée : 16 à 20 semaines

Mission

Concevoir et industrialiser la chaîne d’ingestion, de normalisation et de structuration de données externes dans le cadre d’une solution Data & IA de collecte et d’analyse de données multi-sources.

Garantir :

  • la qualité des données

  • la robustesse des pipelines

  • la traçabilité des traitements

  • l’exploitabilité des flux pour les briques analytiques

Rôle dans le projet

  • Responsable du socle pipeline Data

  • Prise en charge de :

    • la collecte des sources externes

    • le parsing documentaire

    • la normalisation et structuration des données

    • l’exposition des données vers les modules d’analyse (NLP / IA)

Profil recherché

  • 5 à 10 ans d’expérience

  • Forte autonomie

  • Expérience sur données non structurées (documents, web, PDF, etc.)

  • Capacité à délivrer rapidement sans compromettre la robustesse

Responsabilités principales

  • Développer des pipelines d’ingestion automatisés

  • Concevoir et implémenter des connecteurs vers des sources externes

  • Gérer le parsing documentaire (découpage, nettoyage, structuration)

  • Mettre en place des mécanismes de déduplication et de contrôle qualité

  • Concevoir les modèles de données intermédiaires et normalisés

  • Collaborer avec les équipes IA/NLP pour rendre les données exploitables

  • Participer aux tests, à la documentation et à la fiabilité des traitements

Compétences indispensables

  • Python avancé

  • Conception de pipelines de données et orchestration

  • APIs, scraping raisonné, parsing documentaire (PDF, HTML…)

  • SQL et modélisation de données

  • PostgreSQL

  • Culture forte de :

    • qualité de données

    • logs et monitoring

    • tests et industrialisation

  • Gestion des problématiques :

    • volumétrie

    • erreurs

    • reprise sur incident

    • supervision

Compétences appréciées

  • Airflow, Prefect ou équivalent

  • Librairies de parsing documentaire (PyMuPDF, pdfplumber, OCR…)

  • Elasticsearch, indexation, moteur de recherche

  • Bases vectorielles (pgvector ou équivalent)

  • Docker, GitLab CI/CD

Exigences du poste

Stack technique :

Data Engineering

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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