Data engineer (H/F) 69 (IT) / Freelance

Contexte L'équipe ODA (Operational Data & Analytics) fait de la donnée un levier de pilotage opérationnel réel pour mon client. Elle couvre à la fois la qualité de la donnée (CMDB, référentiels), l'analytics ITSM, et l'outillage data au service des équipes opérationnelles. L'équipe est en pleine transformation technique : nous développons et déployons des applications internes destinées à la production, et nous avons besoin de renforcer notre capacité d'architecture et de déploiement, tout en gardant un lien fort avec les besoins métier ITSM. Ce poste convient à un profil technique confirmé, capable de peser sur des choix d'architecture data et système, tout en restant à l'aise pour dialoguer avec des parties prenantes métier et comprendre rapidement un besoin d'analyse. Mission Architecture & Déploiement Être le binôme technique de notre tech lead : contribuer aux choix d'architecture data et système, et en assumer la responsabilité en son absence Déployer et industrialiser des applications internes destinées à la production, en autonomie sur nos outils de déploiement internes Garantir la fiabilité et la maintenabilité des pipelines et applications développés par l'équipe Data Engineering Construire et maintenir des workflows de données (Dataiku, Airflow ou équivalent) Contribuer à des projets de données à enjeu métier, notamment la refonte d'un algorithme de priorisation des incidents basé sur le revenu, actuellement en phase de choix d'architecture Évaluer, cadrer et implémenter de nouvelles intégrations de sources de données Analyse & Réactivité métier Répondre rapidement à des besoins d'analyse ad-hoc sur des données incidents, changes et autres datasets ITSM, en s'appuyant sur les outils d'IA générative pour accélérer la production de requêtes et de résultats, et en challengeant leurs résultats Monter en compétence sur les concepts et processus ITSM (incidents, problems, changes, requests, event management) au fil des projets Outillage IA Utiliser les outils d'IA générative pour accélérer les livrables : vibe-coding d'applications internes, génération de requêtes, documentation Relire, challenger et corriger les productions de l'IA plutôt que de les valider sans recul Être force de proposition sur l'intégration de l'IA dans les pratiques de l'équipe Profil candidat: 5 ans d'expérience minimum en Data Engineering ou DevOps, avec une vraie autonomie sur les choix d'architecture Maîtrise de Python et d'un orchestrateur de workflows data (Airflow, Dataiku ou équivalent) Autonomie sur le déploiement d'applications : Git, conteneurisation Docker, orchestration Kubernetes, CI/CD Vitesse de compréhension d'un besoin métier plus importante que la virtuosité technique — la maîtrise fine du SQL n'est pas un prérequis, l'IA générative peut combler ce besoin Appétence pour les concepts et processus ITSM (incidents, problems, changes, requests) — pas de prérequis d'expérience ITSM à l'embauche À l'aise avec les outils d'IA générative en contexte professionnel (vibe-coding, assistance à l'analyse, génération de documentation), avec la capacité à challenger et corriger le code ou les analyses produits par l'IA plutôt qu'à leur faire confiance aveuglément, en s'appuyant sur des outils de qualité comme SonarQube Bon communicant, capable de dialoguer avec des parties prenantes techniques et métier Anglais B2 minimum