Trouvez le freelance data engineer idéal avec zoulloo

Le rôle d'un freelance data engineer est stratégique dans l’univers des données. Spécialiste de l’architecture et du traitement des données, ce profil technique est indispensable pour assurer la collecte et le stockage des données, puis leur exploitation efficace notamment par les data analysts ou data scientists. Voici tout ce que vous devez savoir sur le freelance data engineer et comment zoulloo peut vous aider à trouver le bon talent pour vos projets.

Définition du métier de data engineer freelance 

Ce professionnel conçoit, déploie et optimise les infrastructures pour collecter, stocker et traiter des données à grande échelle. Il est l’artisan d’une architecture performante et scalable, permettant aux entreprises de transformer leurs données brutes en ressources exploitables et garantissant la fiabilité et la qualité des données. Il est l'orchestre de ce qu'on appelle le "big data", à savoir un large volume de données collectées par les entreprises. 

Exemples de tâches courantes confiées à un data engineer freelance

Voici quelques exemples de tâches confiées à cet.te expert.e : 

• Mise en place de pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour automatiser et fiabiliser l’ingestion et la transformation des données (Apache Airflow, AWS Glue, Azure Data Factory, Talend, IBM DataStage, dbt, etc.). 
• Développement et maintenance de bases de données relationnelles et non relationnelles. 
• Optimisation des systèmes de gestion des données pour améliorer leur performance et leur scalabilité. 
• Intégration des solutions cloud (AWS, Google Cloud, Azure) pour une gestion flexible des données. 
• Sécurisation des flux de données pour garantir la conformité avec les réglementations (RGPD, HIPAA).

Quelles sont les responsabilités d’un data engineer ?

Son rôle est transversal et s’adapte aux besoins spécifiques des entreprises. Voici ses principales responsabilités : 

• Concevoir des architectures de données robustes : définition des systèmes pour gérer de grands volumes de données en respectant les contraintes de performance et de sécurité. 
• Créer des pipelines de traitement de données : automatisation des flux de données pour optimiser les processus métiers. 
• Intégrer les outils de business intelligence : assurer la connectivité entre les données brutes et les outils d’analyse. 
• Collaborer avec les équipes techniques : travailler main dans la main avec les data scientists et analysts pour garantir une exploitation optimale des données.

Exemples de missions data confiées à cet.te expert.e

1. Mise en place d’une architecture data dans le cloud

Contexte

Une entreprise en pleine transition numérique souhaite migrer son infrastructure de données vers le cloud.

Mission

• Concevoir une architecture sur AWS permettant de stocker et traiter des données volumineuses. 
• Déployer des pipelines ETL pour intégrer les sources de données existantes. 
• Former les équipes internes à l’utilisation des nouveaux outils cloud.

2. Optimisation d’un entrepôt de données pour une entreprise e-commerce 

Contexte

Une plateforme e-commerce rencontre des lenteurs dans l’analyse de ses données clients et produit.

Mission

• Auditer l’entrepôt de données existant et identifier les goulots d’étranglement.
• Reconfigurer les bases de données et optimiser les requêtes SQL pour accélérer les traitements. 
• Intégrer un outil de reporting en temps réel pour un meilleur suivi des KPIs.

3. Optimisation des performances d’un data warehouse sur GCP

Contexte

Une scale-up spécialisée dans la logistique et la supply chain exploite un data warehouse sur Google Cloud Plateform (BigQuery) pour analyser ses flux de transport et optimiser ses prévisions de stock. Mais les coûts liés aux requêtes sont élevés et certaines analyses prennent trop de temps à s’exécuter. Elle souhaite optimiser l’architecture et les performances du data warehouse tout en optimisant les coûts

Mission

• Analyser les requêtes SQL et les performances actuelles du data warehouse. Optimiser les structures de tables et la gestion du partitionnement et du clustering.
• Mettre en place des stratégies de cache et d’optimisation des coûts sur BigQuery.
• Automatiser le monitoring et les alertes sur les usages coûteux.
• Former les Data Analysts et Data Scientists sur les bonnes pratiques pour optimiser leurs requêtes.

4. Refonte d’une architecture data pour supporter la scalabilité

Contexte

Une marketplace en forte croissance rencontre des problèmes de scalabilité sur son infrastructure data. Elle souhaite refondre l'architecture pour supporter la montée en charge et préparer l’entreprise à intégrer de nouvelles technologies (streaming, machine learning, etc.)

Mission

• Concevoir une nouvelle architecture data scalable et résiliente.
• Migrer les pipelines existants vers une solution plus performante Spark, Kafka, Snowflake, etc.).
• Mettre en place des méc anismes de data streaming pour le temps réel.
• Assurer la gouvernance des données (qualité, sécurité, conformité RGPD).
• Accompagner les équipes techniques dans la prise en main de la nouvelle architecture.

Comment briefer un data engineer ?

Un briefing clair est essentiel pour garantir le succès de votre projet. Voici les éléments à inclure :

• ‍Objectifs du projet : définissez clairement les livrables et les KPIs (Key Performance Indicators, ou indicateurs clés de performance) que vous attendez. ‍
• Contexte technique : décrivez les environnements existants (bases de données, outils cloud, framework utilisés). ‍
• Données concernées : donnez des indications sur le type, la quantité et la fréquence de données traitées. ‍
• Normes et réglementations  : indiquez vos exigences en matière de protection des données. ‍
• Mode de collaboration : expliquez comment vous envisagez le mode de fonctionnement (plein temps ou temps partiel, à distance ou en présentiel, au sein d’une équipe, etc.)‍
• Planning prévisionnel : précisez les étapes clés et échéances du projet.

Quel est le TJM moyen d’un data engineer ?

Le TJM (taux journalier moyen ou tarif journalier moyen) d’un data engineer freelance varie selon son expérience, ses compétences spécifiques et la localisation géographique : ‍

• Junior (0-4 ans) : entre 400 et 600 €/jour. 
• Confirmé (5-10 ans) : entre 600 et 900 €/jour. 
• Expert (> 10 ans) : au-delà de 900 €/jour, notamment pour les projets complexes ou les missions nécessitant des certifications spécifiques.

Quelle est la formation pour devenir data engineer ?

Plusieurs parcours académiques et certifications sont possibles :

Diplômes 

Bac+5 en informatique, mathématiques, ou sciences des données (ex. : Master Big Data, école d’ingénieurs).

Certifications

• Google Cloud Certified – Professional Data Engineer. 
• AWS Certified Data Analytics – Specialty. 
• Microsoft Azure Data Engineer Associate.

Compétences clés

Maîtrise des outils cloud, des langages de programmation (Python, Java, Scala), et des systèmes de bases de données (SQL, NoSQL).

Trouvez un freelance data engineer avec zoulloo 

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