Mission freelance data engineer à Marseille (2026)

Oui, le programme SmartPort du Grand Port Maritime de Marseille (GPMM) génère des projets data concrets. Les chantiers portent sur plusieurs domaines : la supervision en temps réel des mouvements de navires et de conteneurs (intégration de l'AIS — Automatic Identification System — dans des pipelines de données temps réel), l'optimisation des escales via la prédiction des temps d'attente et d'accostage, la construction du jumeau numérique du port (modélisation des quais, des grues, des flux logistiques), et la surveillance environnementale (qualité de l'air autour des terminaux, données de tirant d'eau pour la sécurité nautique). Ces projets requièrent des data engineers capables de travailler avec des sources de données atypiques (AIS, LORAN, données météo-marines) et des contraintes de temps réel strictes.

TotalEnergies Méditerranée déploie progressivement des architectures data pour ses opérations. Les besoins portent principalement sur trois sujets : la maintenance prédictive des équipements industriels (analyse des données de capteurs sur les compresseurs, pompes et échangeurs), le monitoring environnemental (traitement des données de qualité de l'air et d'émissions CO2 pour les reportings réglementaires), et l'optimisation énergétique des procédés (analyse des données de consommation pour réduire l'empreinte carbone). La stack technique combine des plateformes OT propriétaires (OSIsoft PI, AspenTech) avec des couches de data engineering cloud (Azure est le provider principal de TotalEnergies). Les data engineers intervenant sur ces projets doivent comprendre les contextes industriels — ce n'est pas du data engineering classique.

La métropole Aix-Marseille-Provence a engagé des projets de ville intelligente qui génèrent des besoins en data engineering. Les projets portent sur la mobilité (exploitation des données de trafic pour optimiser les feux et les transports en commun, intégration des données de la RTM — Régie des Transports Métropolitains), la gestion de l'énergie (smart metering, données de consommation électrique des bâtiments publics), et la sécurité publique (données de vidéoprotection, analyse des incidents en temps réel pour la gestion de crise). Ces projets sont souvent conduits via des marchés publics (délégations de service public ou marchés de transformation numérique) avec des contraintes de conformité RGPD strictes sur les données personnelles des citoyens.

L'AIS (Automatic Identification System) est le protocole de signalisation maritime qui permet à chaque navire de diffuser sa position, sa vitesse, son cap et son identité toutes les quelques secondes. Dans le port de Marseille-Fos, cela représente des milliers de messages par minute provenant des navires en approche, à quai et au départ. Le traitement de ces flux dans le cadre du programme SmartPort s'appuie sur une architecture de streaming : Kafka ingère les messages AIS en temps réel depuis les récepteurs VHF et les API de prestataires comme MarineTraffic ou AIS-Catcher. Apache Flink ou Spark Streaming calcule les ETAs, détecte les anomalies de comportement et génère des alertes opérationnelles. PostgreSQL avec l'extension PostGIS stocke les trajectoires géoréférencées des navires. Les données AIS sont ensuite utilisées pour construire le jumeau numérique du port dans des outils comme Cesium (visualisation 3D des mouvements de navires en temps réel). Maîtriser cette stack — Kafka + Flink + PostGIS + visualisation géospatiale — est le positionnement le plus différenciant pour les data engineers freelances souhaitant travailler sur les projets SmartPort marseillais.

Avec BinchamTalent, votre dossier est visible directement par les Heads of Data et CTO qui recrutent, sans intermédiaire commercial. Vous négociez votre TJM en direct — sans marge d'ESN prélevée (typiquement 20-40 % du TJM facturé). Le contrat est signé en direct avec le client final. BinchamTalent vérifie les recruteurs et leur sérieux mais n'intervient pas dans la relation contractuelle. En pratique, cela se traduit par une rémunération nette plus élevée pour des missions équivalentes, et une relation directe avec les équipes data.

Non, vous pouvez indiquer votre disponibilité future. Beaucoup de data engineers se rendent visibles 4 à 8 semaines avant la fin de leur mission pour anticiper la suite. Les recruteurs voient votre date de disponibilité et peuvent vous contacter en avance pour des projets qui démarrent dans quelques semaines. Cette anticipation est une pratique recommandée pour éviter les périodes d'intercontrat : les meilleurs projets sont souvent complets avant même que la date de démarrage arrive.