Senior Data Engineer / Fullstack / Generalist - Freelance

Contexte

Dans le cadre du développement des outils internes d'un acteur de la Foodtech, nous recherchons un(e) Data Engineer / Full Stack pour accompagner l’équipe marketing & Tech dans la structuration des données et la création d’outils techniques performants.

C'est un profil de premier en Data pour une entreprise qui cherche à structure son socle de données internes.

Missions principales

1. Structuration et consolidation des données marketing

• Concevoir et maintenir les pipelines de données (ingestion, transformation, stockage)

• Participer à la structuration du data lake / data warehouse

• Garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données

• Optimiser les flux de données entre les différents outils marketing

2. Développement et gestion d’une solution de BI

• Développer les briques backend alimentant les outils de BI

• Concevoir des APIs et services permettant l’exploitation des données

• Participer à l’automatisation des reportings et indicateurs clés

• Assurer la scalabilité et la robustesse des systèmes

3. Développement d’outils web internes

• Concevoir et développer des outils web à destination des équipes marketing

• Développer les services backend associés (APIs, bases de données, logique métier)

• Assurer la maintenance, les évolutions et la documentation

• Collaborer avec d’éventuels profils front-end ou produit

4. Collaboration avec l’équipe marketing

• Travailler en lien étroit avec un fondateur et les équipes marketing pour comprendre leurs besoins

• Concevoir des solutions techniques répondant à des cas d’usage concrets

• Accompagner la mise en place de workflows automatisés

1. Solide expérience en développement backend : Python / Django

2. Excellente maîtrise des bases de données : Postgres

3. Expérience dans la conception d’APIs (REST, GraphQL)

4. Connaissance des architectures data sur gros volumes de données (ETL, data lake, data warehouse)

5. Expérience avec les environnements cloud : AWS

6. Notions en outils de BI (un plus, mais non central)

7. Expérience avec des outils marketing (CRM, tracking, analytics)

8. Connaissance des problématiques de volumétrie et performance

9. Pratiques DevOps (CI/CD, monitoring, conteneurisation)