Data Engineer Sénior - Morphome - Freelance (H/F)

CONTEXTE

Mission consistant à développer une solution permettant aux chercheurs de transformer leurs analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables.

MISSIONS

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Développer une solution logicielle pour la transformation d'analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables

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Collaborer avec des chercheurs et un Data Scientist dans un contexte de recherche

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Monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet

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Assurer la communication claire avec des profils non techniques

OUTILS & ENVIRONNEMENT & COMPÉTENCES OBLIGATOIRES

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Maîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery

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Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration

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Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines)

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SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts)

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Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants (pas nécessairement de conception from scratch, mais capacité à faire évoluer un IaC existant)

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Réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur

COMPÉTENCES APPRÉCIÉES (NICE-TO-HAVE)

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Agents IA déjà déployés en production

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MCP, Claude Code

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GitLab CI

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Vertex AI / KFP et MLOps avancé

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Analyse statique de code Python (AST/LSP)

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Connaissances en imagerie médicale et histopathologie

SOFT SKILLS

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Autonomie et rigueur

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Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist

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Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet

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Esprit de collaboration dans un contexte de recherche

• Maîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery
• Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration
• Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines)
• SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts)
• Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants
• Une première réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur
• Autonomie et rigueur
• Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist
• Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet
• Esprit de collaboration dans un contexte de recherche