Data Platform Engineer
VusionGroup · Paris
Description de l'entreprise
Êtes-vous prêt à bâtir l’avenir du retail ?
Vusion est une entreprise de retail tech en forte croissance. Implanté dans 19 pays sur 3 continents, nous sommes leader mondial des solutions de digitalisation du commerce physique fondées sur l’intelligence artificielles.
Nous inventons des technologies qui créent un impact positif sur la société en permettant un commerce durable et centré sur l’humain.
Ensemble, nous développons des solutions avant-gardistes, formons des partenariats durables avec nos clients et réinventons les magasins de demain grâce à nos solutions IoT et data.
Nous croyons que l’entrepreneuriat est une vocation, et que notre esprit de start-up nourrira votre ambition.
Plus d'informations sur notre entreprise et nos solutions.
Description du poste
Nous construisons. Nous créons un impact positif.
En tant que Data Platform Engineering / DataOps, vous serez chargé(e) à la fois de créer des pipelines de production et de renforcer l'écosystème à l'aide de normes, de contrôles qualité, de mesures de gouvernance et d'observabilité, afin que les équipes produit puissent livrer plus rapidement des données fiables.
Vos projets
1. Migrer les architectures multi-technologies → Databricks + Unity Catalog + dbt
- Évaluer les flux existants (batch/stream, orchestrations, modèles, coût/performance) et définir des modèles cibles (Delta Lake, Databricks Jobs/Workflows, modèles dbt).
- Réécrire les pipelines (Kubernetes/Airflow/Spark/SQL) et replatformer les modèles dans dbt en appliquant les conventions de nommage, les tests et la documentation.
- Intégrer les actifs dans Unity Catalog (RBAC/ACL, lignage, masquage des données/PII), structurer les catalogues/schémas et gérer les autorisations.
2. DataOps & reliability
- Mettre en œuvre des systèmes robustes et tolérants aux pannes pour l'ingestion et le traitement des données.
- Renforcer la CI/CD des données (tests dbt dans PR, linting, vérifications de schéma) et l'orchestration avec réessai/backoff, dépendances et conformité avec les SLAs.
- Déployer l'observabilité de bout en bout (métriques du pipeline, fraîcheur, couverture des tests) et les alertes (par exemple, Datadog) avec des playbooks et des objectifs de temps moyen de réparation (MTTR).
- Définir et surveiller les contrats de données et les SLO avec les équipes consommatrices et garantir la conformité.
- Tenir à jour la documentation (catalogue, définitions des métriques, journaux des modifications) et créer des runbooks standardisés pour l'audit et le déploiement des données
3. Continuous Improvement
- Optimiser les tâches/tables Delta (partitioning, Z‑Order, OPTIMIZE, autoscaling) ; surveiller les coûts/performances (budget, rentabilité unitaire par pipeline).
4. Collaboration & enablement
- Travailler en collaboration avec différentes équipes, notamment celles chargées de data science, infrastructure, équipe software, équipe produit et équipe conseil, afin de comprendre leurs besoins en matière de données et de leur fournir des solutions.
- Collaborer avec les Client Analytics Engineers afin de traduire les besoins des retailers en modèles fiables et faciles à maintenir.
- Diffuser les bets practices (modèles dbt, guides d'intégration, listes de contrôle qualité).
- Former les membres de l'équipe à l'interrogation SQL dans Databricks et diriger les mises à jour pendant les sessions Data Domain.
Vos missions :
- Déployer les directives existantes pour migrer les pipelines d'ingestion/ELT sur Databricks (jobs/workflows, Spark/SQL) et les modèles dbt avec des tests et des documents.
- Créer des blocs de code standardisés à utiliser par le reste de l'équipe et gérer les PRs acceptées afin de limiter la dette technique.
- Déployer l'observabilité (dashboard Datadog, alertes) et réduire le MTTR à l'aide de runbooks exploitables.
- Gérer les ensembles de données sous Unity Catalog (catalogues/schémas/tables, lignage, accès, masquage) afin de garantir la conformité et la sécurité.
- Piloter les contrats de données et les SLO, surveiller la fraîcheur/qualité/dérive des schémas.
- Tenir à jour une documentation claire et fournir des modèles afin d'accélérer les migrations ultérieures.
Qualifications
- 5 à 8 ans d'expérience en Data Engineering / DataOps avec livraison en production.
- Maîtrise de SQL et Spark ; expérience pratique de Databricks (Jobs/Workflows, Delta), y compris l'optimisation des coûts/performances (autoscaling, spot, tuning).
- Une expérience pratique avec dbt (modèles, tests, documentation) ou d'autres tests est un plus.
- Solide compréhension de la gouvernance avec Unity Catalog (RBAC, lignage, PII).
- Esprit CI/CD et culture de l'observabilité (tests automatisés, métriques, alertes, runbooks), idéalement avec Datadog.
- Connaissance des conteneurs (Docker/K8s), du streaming (Kafka/Event Hubs) et des orchestrateurs (Airflow, Prefect, Dagster) appréciée.
- Expérience en analyse de données dans le domaine du retail (ventes, marges, promotions, fidélisation) appréciée.
- Esprit d'équipe et excellentes compétences en communication pour collaborer avec des équipes interfonctionnelles absolument indispensables.
Informations supplémentaires
Nous innovons. Nous accélérons. Nous forgeons nos carrières.
Notre mission consiste à faire du magasin physique un véritable atout digital.
- Nous sommes des entrepreneurs en quête d’innovation, nos équipes sont internationales et curieuses du monde qui nous entoure.
- La diversité culturelle est inscrite dans notre ADN. C’est une force unique qui nous permet de travailler ensemble pour servir nos clients partout dans le monde.
La croissance de notre Groupe est un véritable catalyseur pour votre développement de carrière. Votre évolution sera rapide et vous aurez toute latitude pour façonner votre propre avenir, en France comme à l’international.
Vous êtes la clé de notre succès : des talents agiles, innovants, passionnés, et qui n’ont pas peur de prendre des risques, d’échouer et d’apprendre de leurs erreurs. Quel que soit votre rôle chez Vusion, vous contribuerez à réinventer et réimaginer le commerce de demain.
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