DATAOPS Engineer Senior (F/H) - Freelance

Pour accompagner ses équipes data en feature teams, notre client recherche

UN DATAOPS ENGINEER SENIOR FREELANCE (H/F).

Contexte :

Son organisation data est structurée en feature teams autonomes, composées notamment de Data Analysts et de Data Scientists.

Votre rôle :

Vous accompagnez les Data Analysts et Data Scientists pour accélérer et sécuriser leurs livraisons. Vous définissez des standards, déployez des outils et automatisez les processus pour garantir la qualité du code et des données, la cohérence des pratiques, la fiabilité des mises en production ainsi que la maîtrise des coûts.

Vos missions :

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Qualité du code et standards :

Définir et faire adopter des standards de développement communs

Mettre en place des processus adaptés

Créer des templates et guidelines,

Réduire les duplications de features et de données.

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Processus de mise en production :

Standardiser les pipelines CI/CD des artefacts data (Databricks jobs, Spark Declarative Pipelines, BigQuery)

Définir les environnements et les processus de validation associés.

Accompagner les Data Analysts et Data Scientists dans leurs mises en production (pair programming, revues, validation).
Identifier et réduire la dette technique.
Contribuer à l'évolution de l'infrastructure Terraform.

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Optimisation et maîtrise des coûts :

Analyser les patterns de consommation (clusters Databricks et requêtes BigQuery)

Identifier les flux redondants ou sous-optimaux

Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques de performance.

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Qualité de la donnée :

Mettre en place des stratégies de tests et de monitoring sur les pipelines data

Outiller la détection d'anomalies et la traçabilité des données.

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MLOps :

Structurer le cycle de vie des modèles avec MLflow (versioning, registry, déploiement).

Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques MLOps et dans la définition du processus de développement et de mise en production.

Outiller le monitoring des modèles (drift, performance).

Stack technique :

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Data plateforme : Databricks / Spark, Google Cloud Platform

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Pipelines & frameworks : Spark Declarative Pipelines (SparkSQL / PySpark), framework PySpark interne, notebooks PySpark et Scala, BigQuery

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Langages : Python (POO), SQL, Scala (legacy)

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Orchestration : Airflow

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Delivery : GitHub, Docker, OpenTofu / Terraform, MLflow

Le vrai plus :

Des connaissances du domaine du Retail et du Retail Media.

Modalités :

Statut : freelance

Démarrage : dès que possible

Localisation : Lille

Et vous ? :

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Vous justifiez d'une expérience significative (6 ans minimum) en Data Engineering, DataOps, MLOps ou Analytics Engineering.

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Vous maîtrisez Databricks (jobs, Unity Catalog, Spark Declarative Pipelines) ainsi qu'un orchestrateur de workflow, particulièrement Airflow (DAG design, custom operators).

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Vous connaissez les principes et outils de CI/CD : GitHub Actions ou GitLab CI appliqué à des pipelines data, Git avancé (branching strategies, gestion de monorepo).

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Vous connaissez les outils de gestion du cycle de vie des modèles, particulièrement MLflow (tracking, registry et déploiement).

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Une expérience en animation de communautés de pratique ou en formation serait un plus.

Vous êtes :

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Pragmatique et collaboratif(ve).

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Reconnu(e) pour votre leadership d'influence et votre pédagogie : vous savez convaincre et aligner des équipes autonomes, sans lien hiérarchique.

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Animé(e) par l'envie de challenger l'existant et d'identifier les incohérences et duplications à l'échelle de l'organisation.