Nous recherchons un·e Ingénieur·e Data pour rejoindre la B.U Data, au sein d'une équipe de 4 personnes.

🚀 Tes missions

En tant qu'Ingénieur·e Data, tu es le garant de la donnée sur les projets qui te sont confiés : tu vas la chercher, tu la fiabilises et tu la rends exploitable par le métier. Tu ne te contentes pas d'exécuter : tu coordonnes, tu ajustes et tu fais avancer le projet.

🔧 Construire les pipelines

Tu participes à la mise en place de plateformes data (Microsoft Fabric / Azure, Snowflake, BigQuery…).
Tu conçois, développes et maintiens des pipelines de données ETL / ELT.
Tu vas chercher la donnée à la source, même quand elle est éparpillée entre plusieurs systèmes métier, puis tu la réconcilies et la nettoies avant ingestion.
Tu garantis la qualité, la structuration et la disponibilité des données.

🧭 Gouverner la donnée

Tu clarifies avec les équipes métier qui est responsable de quelle donnée, un sujet souvent flou en début de projet.
Tu définis les rôles et responsabilités (matrice RACI) et construis le glossaire data.
Tu installes les bonnes pratiques de gouvernance pour fiabiliser la donnée dans la durée.

🗂️ Structurer les référentiels (PIM / DAM / MDM)

Tu participes à l'intégration et à l'exploitation de solutions PIM / DAM / MDM, comme Akeneo.
Tu contribues au paramétrage fonctionnel et à l'interconnexion avec les systèmes existants du client, en lien avec le Tech Lead.

🤝 Coordonner les projets

Tu assures la coordination et l'ajustement de tes projets, au-delà de l'exécution technique.
Tu travailles avec les équipes métier et techniques, sur un ou plusieurs projets en parallèle selon leur taille.
Tu peux évoluer vers une posture de Product Owner sur certains projets, notamment en équipe resserrée.

🤖 Explorer de nouveaux terrains

Tu contribues à développer l'expertise de l'équipe sur de nouvelles typologies de projets : analyse de données, Machine Learning, intégration IA.
Ponctuellement, tu participes à l'avant-vente : lecture de cahiers des charges, réponses à appels d'offres, audits (par exemple des rapports de ventes et de stocks avant la mise en place d'un data warehouse).

🌟 Ce que nous offrons

Des projets variés : Tu interviens sur des référentiels PIM / MDM, des data warehouses et des missions de cadrage ETL / BI, du dashboard d'activité d'un grand parc zoologique au référentiel produit multi-pays d'une marque.

Un rôle complet : Tu suis la donnée de la source jusqu'à son usage métier, et tu prends part à la coordination de tes projets.

Une évolution possible : Tu peux monter en compétences vers un rôle de Product Owner sur certains projets.

Une stack moderne : Tu travailles sur Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery, et sur des sujets émergents (Machine Learning, IA).

Une équipe à taille humaine : Tu rejoins une équipe Data de 4 personnes, dans une entreprise de plus de 80 collaborateurs.

Profil recherché

Tu es ingénieur·e de formation (Bac+5), idéalement spécialisé·e en data, avec une première expérience en ingénierie des données : ETL, modélisation, pipelines. Tu es avant tout un profil tech, et tu aimes aussi faire avancer un projet et échanger avec le métier.

💻 Compétences techniques

Ce qui compte avant tout, c'est ta capacité à construire une donnée fiable et exploitable, même quand elle part de sources dispersées.

SQL et Python : tu les maîtrises.
ETL / ELT et modélisation de données : tu as déjà conçu et maintenu des pipelines.
Data platforms : tu connais au moins une plateforme parmi Microsoft Fabric / Azure, Snowflake ou BigQuery.
Gouvernance des données : RACI, glossaire data, qualité de la donnée.
Développement back-end : tu as de bonnes bases en APIs.

Un plus :

Une expérience sur des solutions PIM / DAM / MDM (Akeneo ou équivalent)
Un intérêt pour l'analyse de données, le Machine Learning ou l'intégration d'IA

🤖 Ce qu'on construit ensemble

Ce poste s'adresse à quelqu'un qui veut mettre de la rigueur technique au service de projets concrets : aller chercher la donnée là où elle est, la rendre fiable et la transformer en outils utiles pour le métier. C'est un poste technique, avec une vraie dimension de coordination, et la possibilité de grandir avec l'équipe Data.

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Process de recrutement

1. Echange de prise de connaissance de ton projet professionnel et parcours (45min)

Echange avec Rachel ou Florentin sur ton projet professionnel et ton parcours général

2.Entretien global (1h)

Échange avec Estelle ou Antoine sur ton parcours, tes projets de cadrage et ta vision du rôle.

3. Test technique+ Review (1h)

4. Culture Fit (1h)

Discussion avec un des cofondateurs sur tes motivations et ton fit culturel.