Concevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation fiables pour de fortes volumétries (ventes, stocks, promotions, données logistiques).
Structurer les environnements de déploiement et intégrer les modèles de prévision de la demande dans des pipelines de production automatisés.
Suivre la qualité, la fraîcheur et la cohérence des données tout en optimisant les coûts et les temps d'exécution sur le cloud.
Appliquer la Definition of Done (tests automatisés, documentation, versioning) et contribuer à la communauté Data Engineering.
Profil
Maîtrise de SQL avancé et de Python orienté data / ingénierie.
Pratique confirmée de Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Composer / Airflow, Cloud Storage) pour l'orchestration et le traitement à grande échelle.
Solides concepts de génie logiciel: code propre, gestion de versions avec Git, tests automatisés et conteneurisation.
Atouts
Développement d'applications avec Python (Pandas, NumPy) et frameworks web (Django, Flask, FastAPI, Requests).
Connaissance des architectures microservices et event-driven.
Gestion de bases de données relationnelles et orientées document.
Pratiques DevOps / CI-CD et principes d'observabilité (monitoring, diagnostic).
Maîtrise du Craftsmanship: SOLID, YAGNI, couverture de tests (Sonar).
Participation à l'ensemble du cycle logiciel, de la conception au run.
Capacité à encadrer, mentorer et challenger une équipe de développeurs.
Maîtrise des méthodes agiles, notamment Scrum.
Formation Bac+5 en informatique ou expérience équivalente.
Plus de 7 ans d'expérience en Data Engineering Python.
Expérience dans le secteur du retail / grande distribution (un plus).
Communication claire à l'écrit et à l'oral en français.
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