Data Engineer / Data Analyst Sénior (H/F)

Description du poste

Vous intervenez au sein d’une équipe data pluridisciplinaire (Tech Lead, développeurs Full Stack, Data Scientists, Product Owner, QA…) sur des applications stratégiques liées aux activités digitales et marketing.

L’une des principales applications a pour objectif de fournir une vision complète de la performance et de l’optimisation des assets media, depuis la stratégie globale jusqu’à l’activation locale.

• Développer et maintenir les data pipelines :

  • Sourcing des données depuis le Data Lake (BigQuery)

  • Téléchargement d’assets vidéo via les API des plateformes social media

  • Analyse créative via une application interne (DAM augmenté)

  • Automatisation de processus IA (embedding, clustering)

• Transformer la donnée brute en tables optimisées pour les usages applicatifs :

  • Fusion des KPIs de performance

  • Intégration des métadonnées et données créatives

• Optimiser le déploiement backend sur GCP

• Améliorer la qualité de la codebase Python (tests unitaires & d’intégration)

• Mettre en place une première brique de monitoring des données (assets, KPIs)

• Moderniser certaines briques techniques (thumbnail, product detection, encoding)

• Optimiser la chaîne CI/CD

• Participer à la migration du backend d’une application interne utilisée comme service

• Développer des requêtes SQL pour le sourcing des données

• Documenter les datasets (schémas, flux, dictionnaires de données)

• Garantir la qualité et la cohérence des données

• Contribuer au monitoring des KPIs applicatifs

• Réaliser des analyses croisées pour générer de nouveaux insights et benchmarks

• Expertise en Data Engineering

• Très bonne maîtrise de :

  • Python

  • SQL

  • GCP (notamment BigQuery)

• Expérience sur :

  • Conception de data pipelines

  • Modélisation et transformation de données

  • CI/CD

  • APIs

  • Mise en place de tests (unitaires & intégration)

  • Monitoring de la donnée

• Connaissances appréciées :

  • Traitements liés à la data media / marketing

  • Automatisation via IA (embedding, clustering)

  • DAM ou gestion d’assets

  • Optimisation des performances backend

• Forte capacité d’analyse

• Orientation qualité & performance

• Autonomie et proactivité

• Esprit d’équipe dans un environnement agile et transverse

• Capacité à vulgariser et documenter

• Équipe data & produit pluridisciplinaire

• Environnement cloud GCP

• Approche orientée produit et performance business

• Collaboration étroite avec les équipes métier (Data Business Owner)

• Architecture basée sur :

  • Data Lake

  • Services backend

  • Applications data-driven

• Culture CI/CD, qualité de code et data quality

• Contexte international avec des enjeux liés à la performance des contenus media