Data engineer machine learning - freelance

Contexte et Objectif du poste

Dans le cadre de sa transformation digitale, nous souhaitons renforcer notre stratégie data en structurant les flux de données, en centralisant les sources et en préparant l’intégration de briques d’intelligence artificielle. Le premier objectif est la mise en place d’une architecture data robuste (ETL, Data Warehouse) afin de fiabiliser, historiser et exploiter la donnée de façon industrielle. Nous recherchons un Data Engineer avec une forte sensibilité Machine Learning, capable de poser les fondations de notre SI data-driven et d’accompagner l’émergence de cas d’usage IA.


Missions principales

* Définir et mettre en œuvre l’architecture du Data Warehouse (sur site).
* Construire des pipelines ETL/ELT pour automatiser les flux de données à partir des systèmes existants (ERP, TMS, WMS, etc.).
* Assurer la gouvernance de la donnée : qualité, traçabilité, historisation, sécurité.
* Participer à la mise en place d’un catalogue de données.
* Concevoir des modèles de données adaptés aux futurs cas d’usage IA.
* Structurer et enrichir les datasets nécessaires aux analyses prédictives (prévisions ETA, détection d’anomalies, etc.).
* Travailler en étroite collaboration avec les développeurs de l’ERP pour intégrer les flux de données métiers.
* Collaborer avec les équipes IT, métier, développement pour assurer l’alignement des solutions.
* Accompagner les équipes dans l’usage de la donnée, la montée en compétence, la sensibilisation aux enjeux data.
* Être moteur de la culture data‑driven au sein de l’entreprise.
* Développer et expérimenter des modèles ML simples en collaboration avec les métiers.
* Industrialiser les modèles via API, conteneurisation, intégration à l’ERP ou outils de supervision.


Profil recherché


Compétences Techniques

* Excellente maîtrise de Python et SQL.
* Solide expérience dans la construction de pipelines de données (ETL/ELT).
* Maîtrise d’un ou plusieurs outils de workflow/orchestration (Airflow, dbt, Talend, etc.).
* Bonne connaissance des bases de données relationnelles ou cloud : Snowflake, BigQuery, Synapse, etc.
* Connaissances de base en Machine Learning (modélisation, structuration de datasets, scikit-learn, etc.).
* Capacité à travailler dans un environnement DevOps (Git, CI/CD, Docker, APIs REST).


Formation & Expérience

* Bac+5 (école d’ingénieur, université, Master en informatique, data, systèmes distribués…).
* 3 à 5 ans d’expérience dans un poste similaire.
* Expérience en environnement industriel ou logistique est un plus.


Qualités

* Vision système, structuré(e), pragmatique.
* Autonomie, force de proposition, goût du travail en équipe transverse.
* Sens du service et curiosité sur les usages métiers.


Environnement Technique

* ERP interne (en développement)
* TMS / WMS / CRM
* PostgreSQL / SQL Server
* Python, Pandas, dbt, Airflow
* Power BI (consommation des données)

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