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Lead Data Engineer pour prendre en charge et piloter le Consumer Data Hub (CDH), une plateforme unifiée de données consommateurs couvrant plus de 10 pays et des dizaines de millions de profils, permettant l'activation marketing, l'analyse avancée, les prévisions et les capacités d'IA agentique.
Vous encadrerez une équipe de 4 data engineers tout en restant fortement technique — en concevant des systèmes, en planifiant les feuilles de route, et en collaborant avec des parties prenantes transverses pour traduire les besoins métier en solutions scalables. Ce poste exige de maîtriser l'équilibre entre le fait d'être un exécutant et celui d'être un leader.
Vous rejoindrez une équipe autonome et exigeante, portée par une culture d'excellence technique et de respect mutuel. Si vous êtes animé par le sens de la responsabilité et que vous aimez construire des choses qui comptent à grande échelle — ce poste est fait pour vous.
Responsabilités principalesLeadership technique
Piloter l'architecture du projet, l'orientation technique et la vision à long terme
Écrire du code de production en Python, SQL et dbt — en conservant des compétences techniques opérationnelles
Garantir la cohérence technique entre les composants ; identifier et résoudre les problèmes de performance, de scalabilité et de dette technique
Établir des standards de qualité des données, d'observabilité et de pratiques de monitoring
Veiller à la conformité de la plateforme et au respect du RGPD
Être à l'avant-garde du nouveau paradigme Data Engineering / Product Owner avec le Spec Driven Development assisté par l'IA
Développer la stack d'IA agentique déjà mise en place (Cortex, Genie, LangGraph, Phoenix, etc.)
Planification et livraison de projet
Prendre en charge le plan de projet par trimestre : découper le travail en livrables, maximiser l'exécution en parallèle et ajuster en fonction des nouvelles informations
Collecter et synthétiser les besoins auprès des partenaires techniques et non techniques ; les traduire en une feuille de route priorisée
Identifier les inconnues en amont, évaluer les risques techniques et les communiquer de manière proactive
Définir des métriques et des KPIs pour suivre la santé du projet et étayer les décisions par des données
Leadership humain et gestion d'équipe
Encadrer et accompagner 4 data engineers — développer leurs compétences, lever les blocages et déléguer efficacement
Représenter l'équipe en externe : faire remonter les besoins et partager le contexte en retour
Cultiver une culture de responsabilité, d'excellence et d'amélioration continue
Profil recherché
Plus de 7 ans d'expérience en data engineering, incluant des responsabilités senior/lead
Niveau expert en SQL, Python et dbt
Solides compétences en architecture et conception de systèmes pour des plateformes de données complexes
Expérience en réglementation des données (RGPD)
Expérience en production avec Snowflake et les services cloud Azure
Git, pipelines CI/CD (GitHub Actions)
Docker et Kubernetes
Orchestration de jobs (Airflow)
Expertise en modélisation de données (schéma en étoile, modélisation dimensionnelle, normalisation)
Observabilité et monitoring (Grafana Stack)
Infrastructure as Code (Terraform)
Leadership et communication :
Capacité avérée à encadrer une équipe technique tout en restant opérationnel
Expérience en planification et livraison de projets — capacité à structurer des problématiques ambiguës en plans d'action
Excellente aptitude à expliquer des concepts techniques complexes de manière simple à des audiences variées
Excellentes compétences en communication écrite — documents de conception, plans de projet, comptes-rendus de décisions
Capacité à influencer des équipes et des interlocuteurs sans autorité hiérarchique directe
Esprit de responsabilité — proactif, engagé, mène les projets jusqu'à leur terme
Prise de décision basée sur les données
Anglais courant
Atouts appréciés :
Expérience formelle en management
Expérience avec Twilio Segment
Expérience avec les plateformes d'IA agentique / GenAI
Connaissance métier en Marketing, Consumer Data ou CRM
Expérience dans la mise à l'échelle de plateformes sur plusieurs marchés/régions
Environnement de travail
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