🎯 Contexte de mission

Dans le cadre de la création d’une nouvelle équipe Data, nous recherchons un Data Engineer pour contribuer au développement d’une plateforme de données dédiée aux enjeux de personnalisation et de Customer Data / Marketing.

L’équipe travaille sur plusieurs briques stratégiques : les systèmes sources liés aux données digitales et marketing, une plateforme centralisant les données nécessaires aux usages de personnalisation, ainsi qu’un Personalization Context Service destiné à alimenter les modèles de Machine Learning avec des données de meilleure qualité.

Dans un premier temps, le Data Engineer interviendra sur les données issues de Google Tag Manager (GTM) afin d’améliorer cette source clé. Il contribuera ensuite à la construction et à la mise en production de la plateforme Data au cœur du projet.

La mission s’inscrit dans une démarche principalement orientée innovation, au sein d’une équipe distribuée entre plusieurs sites et en interaction quotidienne avec les équipes métier.

🛠️ Missions principales et rôle

🏗️ Data Engineering & développement

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs.
• Travailler sur les systèmes sources et leur intégration dans la plateforme Data.
• Contribuer à l’amélioration de la qualité et de la fiabilité des données issues de Google Tag Manager.
• Participer à la conception et au développement de la plateforme de données.
• Contribuer au développement du Personalization Context Service.
• Préparer et structurer les données nécessaires aux modèles de Machine Learning et aux cas d’usage de personnalisation.
• Participer à la conception de solutions répondant à des besoins Data complexes.
• Prendre en charge les sujets de bout en bout, du besoin jusqu’à la livraison.

☁️ Cloud & Data Platform

• Concevoir et développer des solutions sur Google Cloud Platform.
• Exploiter les services GCP adaptés aux besoins de traitement et de stockage des données.
• Participer à l’architecture et à l’évolution de la plateforme Data.
• Mettre en œuvre les bonnes pratiques d’industrialisation et d’infrastructure as code.
• Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture et des performances de la plateforme.

🔄 Industrialisation & CI/CD

• Mettre en œuvre et maintenir les processus d’intégration et de déploiement continus.
• Participer à l’automatisation des déploiements.
• Utiliser Terraform pour l’infrastructure as code.
• Configurer et intégrer les flux Kafka nécessaires aux traitements Data.
• Contribuer à la qualité et à la fiabilité des environnements techniques.

🤝 Collaboration & innovation

• Collaborer avec les Data Engineers, le Lead Technique et les équipes métier.
• Analyser des besoins complexes et proposer des solutions techniques adaptées.
• Participer aux choix techniques et aux réflexions d’architecture.
• Être force de proposition sur les évolutions de la plateforme.
• Rédiger la documentation technique et les documents internes nécessaires.
• Participer aux pratiques d’amélioration continue de l’équipe.

🎯 Objectifs

• Améliorer la qualité et la disponibilité des données utilisées pour la personnalisation.
• Renforcer les données issues des systèmes sources, notamment GTM.
• Contribuer à la construction d’une plateforme Data robuste et évolutive.
• Alimenter efficacement les modèles de Machine Learning avec des données fiables et pertinentes.
• Industrialiser les pipelines et les déploiements.
• Contribuer à la mise en œuvre d’un service de contexte de personnalisation performant.
• Participer activement à la création et à l’innovation autour de la nouvelle plateforme.

💻 Compétences requises

☁️ Google Cloud Platform

• GCP.
• BigQuery.
• Bigtable.
• Dataproc.
• Dataflow.
• Conception et exploitation de solutions Data Cloud.

🔧 Data Engineering & développement

• Java et/ou Python.
• Kafka et configuration de flux.
• Conception de pipelines Data.
• Traitement et intégration de données.
• Architecture de plateformes Data.

⚙️ Infrastructure & CI/CD

• Terraform.
• GitHub Actions.
• Git / gestion du code source.
• Pratiques d’intégration et de déploiement continus.

📊 Data & Machine Learning

• Data platforms.
• Data Quality.
• Préparation et structuration de données pour les usages Machine Learning.
• Enjeux liés à la personnalisation et à la Customer Data appréciés.

👤 Profil recherché

• Formation supérieure en informatique, Data Engineering ou domaine équivalent.
• Minimum 3 ans d’expérience en Data Engineering.
• Expérience solide sur Google Cloud Platform.
• Maîtrise de Java et/ou Python.
• Expérience sur des environnements Data distribués et industrialisés.
• Capacité à prendre en charge un sujet de bout en bout, du ticket jusqu’à la livraison.
• Autonomie et capacité d’analyse.
• Proactivité et force de proposition.
• Bonne capacité d’adaptation dans un environnement en construction.
• Excellentes qualités de communication et de collaboration.
• Goût pour l’innovation et les projets Data complexes.
• Capacité à travailler avec des équipes distribuées et multiculturelles.

🌍 Langues

• Anglais professionnel impératif, utilisé quotidiennement avec les équipes internationales.