Data Platform Engineer Senior (F/H)

Vous rejoignez l'équipe Data Groupe pour fiabiliser, opérer et faire évoluer une plateforme data moderne, utilisée par plusieurs équipes et business units.<br><br>VOS MISSIONSFIABILISER ET OPÉRER LA PLATEFORME DATA DU GROUPE<br> * Opérer et faire évoluer notre stack data : Snowflake, dbt, Airflow 3, Airbyte.<br> * Intervenir sur une plateforme déployée sur AKS via ArgoCD et Helm.<br> * Renforcer la robustesse, la scalabilité, la sécurité et la simplicité d'exploitation de la plateforme.<br> * Contribuer au run, à la supervision et à l'amélioration continue de l'existant.<br><br>RENFORCER L'OBSERVABILITÉ ET LA QUALITÉ DES DONNÉES<br> * Déployer et industrialiser la suite de tests Elementary : fraîcheur, volumétrie, anomalies.<br> * Contribuer au monitoring via Grafana.<br> * Fiabiliser les traitements et améliorer la visibilité sur la qualité des données.<br> * Mettre en place des pratiques permettant d'anticiper les incidents et de réduire les risques en production.<br><br>FAIRE TOURNER ET FAIRE GRANDIR NOS PRODUITS DATA INTERNES<br> * Contribuer au run et aux évolutions de nos produits internes.<br> * Intervenir sur un écosystème technique composé notamment de FastAPI, React, PostgreSQL et Snowflake.<br> * Participer aux évolutions du référentiel opérationnel, du registre sémantique et du traitement des fichiers sell-out.<br> * Contribuer à l'industrialisation de notre pipeline d'entity resolution.<br><br>INSTRUMENTER LES USAGES IA DE LA PLATEFORME<br> * Instrumenter les usages IA de la plateforme via Langfuse et OpenMetadata. * Contribuer au suivi, à la documentation et à l'évaluation des usages IA. * Participer à la maîtrise des coûts et à la fiabilisation des workloads IA en production.<br><br>ACCOMPAGNER LES ÉQUIPES DATA<br> * Travailler en binôme avec les Data Engineers des zones et business units. * Participer à la revue de leurs pull requests. * Intervenir notamment sur les sujets staging, sources, modélisation et qualité. * Diffuser les bonnes pratiques d'industrialisation, de documentation et de sécurité.<br><br> * 5 ans minimum d'expérience en data engineering ou data platform.<br> * Expérience significative sur une plateforme data en production, utilisée par plusieurs équipes, business units ou clients.<br> * Maîtrise du SQL : modélisation, optimisation, gestion des droits/RBAC.<br> * Très bonne maîtrise de dbt en contexte industrialisé : modèles incrémentaux, tests, packages, CI/CD, documentation.<br> * Solide expérience d'Airflow, idéalement en version 2.x ou 3.x.<br> * Connaissance des bonnes pratiques d'orchestration : datasets/assets, patterns de factory, monitoring des DAGs.<br> * Expérience avec un outil d'ingestion managé type Airbyte ou Fivetran.<br> * Pratique confirmée de Python : qualité de code, tests, maintenabilité.<br> * Culture DevOps réelle : Kubernetes, Helm, GitOps/ArgoCD, CI/CD, gestion des secrets, environnements multiples.<br> * Réflexe config-as-code et security by design : changements versionnés, revus, reproductibles et documentés.<br><br>NICE TO HAVE<br> * Expérience d'un semantic layer ou d'une couche métriques gouvernée : dbt metrics, MetricFlow, Cube ou équivalent.*Expérience de migration depuis un existant BI : DAX, Tabular, Power BI.<br> * Connaissance de l'entity resolution ou du MDM : Splink, dédoublonnage probabiliste, golden records.<br> * Pratique de l'observabilité data : Elementary, Monte Carlo, Grafana.<br> * Expérience sur des catalogues de données : OpenMetadata, DataHub.<br> * Expérience d'instrumentation de workloads LLM en production : OpenAI Batch, Langfuse, suivi des coûts, évaluation.<br> * Notions de FastAPI et de React pour contribuer ponctuellement aux produits data internes.<br> * Expérience en environnement multi-tenant, retail, SaaS B2B ou CPG.<br> * Connaissance de Terraform.<br> * Contribution à des choix d'architecture warehouse : tenancy, optimisation des coûts, structuration des environnements