Développeur Full Stack Data freelance

Le Full Stack Data est un profil hybride né de la convergence du data engineering, du BI moderne et du développement produit. Ces développeurs sont au cœur des projets où il faut livrer une feature data-driven complète : ingestion, modélisation, transformation dbt, exposition via API ou dashboards React/Streamlit, et boucle de feedback produit. Un profil très demandé par les scale-ups et les directions data des grands comptes.

Cas d'usage — quand on appelle un Full Stack Data ?

• Un product analytics en interne (PostHog-like maison sur Snowflake).
• Un dashboard client intégré dans le produit SaaS (embedded analytics).
• Un moteur de scoring : pipeline batch + API qui sert le score en temps réel.
• Un portail data interne (catalogue, requêtes self-service).
• Une app Streamlit pour les équipes business avec authentification SSO.

Stack

Couche	Outils
Ingestion	Fivetran, Airbyte, Meltano, custom Python
Stockage	Snowflake, BigQuery, Databricks, Postgres + duckdb
Transformation	dbt Core / dbt Cloud, SQLMesh
Orchestration	Dagster, Prefect, Airflow 2.x
Reverse ETL	Hightouch, Census
APIs data	FastAPI, GraphQL, Cube.dev (semantic layer)
Frontend BI	Streamlit, Evidence.dev, React (Recharts, Apache ECharts, Tremor)
Notebook prod	Hex, Deepnote, Marimo
Quality	Great Expectations, Soda, dbt tests, Monte Carlo

Compétences clés

1. SQL avancé : window functions, CTE, optimisation Snowflake/BigQuery.
2. Modélisation dbt : staging / intermediate / marts, tests, exposures, semantic layer.
3. Python data : pandas, Polars, Pydantic, FastAPI.
4. APIs data-as-a-product : conception, contrat, SLA de fraîcheur.
5. Dashboards : Streamlit pour l'interne, React + Tremor / Recharts pour le produit.
6. Data quality : tests dbt, monitoring Soda, alerting.
7. Cost engineering : optimisation des warehouses, partitioning, clustering.
8. Sécurité & gouvernance : row-level security, data contracts, RGPD.

Journée type

• 9h00 — Revue de l'incident pipeline overnight : un job dbt a échoué à cause d'un schema drift.
• 10h00 — Refacto d'un mart fct_orders pour exposer un nouveau KPI à l'équipe commerce.
• 12h00 — Code review d'une PR Dagster (job d'ingestion).
• 14h00 — Build d'un dashboard Streamlit pour l'équipe pricing avec auth SSO Okta.
• 16h00 — Construction d'une API FastAPI qui sert un score client en temps réel à l'app mobile.
• 17h30 — Démo client : nouveau dashboard intégré dans le portail SaaS via iframe sécurisée.

Industries qui recrutent

• SaaS B2B : embedded analytics, product analytics.
• Retail / e-commerce : pricing dynamique, scoring panier abandonné.
• Fintech : scoring crédit, antifraude, reporting réglementaire.
• Industrie : IoT, maintenance prédictive, supervision d'usine.
• Media : recommandation, audience, monétisation.

Vous voulez explorer d'autres rôles data ou dev ? Voir tous les métiers IT.

Grille TJM en France (EUR / jour)

Niveau	Profil	TJM
Confirmé	3–5 ans data + dev, Snowflake + dbt	650–780 €/jour
Senior	6–9 ans, semantic layer, APIs data, embedded BI	780–900 €/jour
Expert	10 ans+, plateforme data, gouvernance, leadership	900–1000 €/jour

Sur des missions fintech ou réglementaire (Solvency II, FINREP), les TJM dépassent 1000 €/jour.

Différences avec un Data Engineer pur

Critère	Data Engineer	Full Stack Data
Focus	Pipelines, infrastructure	Pipelines + APIs + UI
Stack frontend	Aucune	Streamlit, React, Tremor
API design	Optionnel	Cœur du métier
Cible utilisateurs	Analystes, data scientists	Utilisateurs finaux, produit
TJM moyen	600–900 €	650–1000 €

Pros / Cons

Pros

• Position unique : on touche au produit, à la donnée et au business.
• Forte valeur perçue par les sponsors métier.
• TJM en hausse régulière.

Cons

• Difficulté à se positionner : ni "pur dev", ni "pur data".
• Frontière floue avec analytics engineer ou data engineer.
• Veille double (data + frontend) intense.

Pourquoi ForTeam IT

Vous n'êtes pas seul — ForTeam IT vous accompagne dans le positionnement de ce profil hybride. Les clients ne savent pas toujours nommer ce qu'ils cherchent ("data engineer qui fasse aussi de la UI", "dev fullstack qui comprenne dbt"). Notre rôle est de traduire votre valeur et de la vendre au juste TJM.

ForTeam IT a un pipeline régulier de missions Full Stack Data chez des éditeurs SaaS et des scale-ups françaises.

Méthode pour basculer Full Stack vers Full Stack Data

1. Acquérir un socle SQL solide : window functions, CTE récursives, optimisation.
2. Apprendre dbt : suivre dbt Learn (gratuit), livrer un mini-projet personnel.
3. Installer un Snowflake gratuit (30 jours) ou un BigQuery sandbox.
4. Bâtir un projet vitrine : pipeline d'ingestion + transformation dbt + dashboard React.
5. Lire les SLA data : fraîcheur, complétude, exactitude — concepts clés.
6. Se former à Dagster ou Prefect : orchestration moderne, asset-based thinking.
7. Publier 1 ou 2 articles sur un cas d'usage concret (embedded analytics par ex.).

À ce stade, vous êtes positionné pour vendre 750 €/jour sur votre première mission Full Stack Data.

Conclusion

Le Full Stack Data est l'un des profils émergents les plus rentables. Combinaison rare entre dev produit, modélisation data et exposition UI, il monétise très bien : un senior bien positionné cible 850–950 €/jour.

Rejoindre la communauté ForTeam IT pour accéder aux prochaines missions Full Stack Data.