Au sein de la Tech, rattachée au Lead Data, cette équipe , haute en diversité et en talent, tacle les défis de la Tech dans le retail média, de l'ingestion à l'exploitation, en passant par l'orchestration des flux. L'équipe évolue dans un environnement cloud-first, avec un focus sur la scalabilité, la fiabilité et la performance des pipelines de données. Elle adopte une méthodologie agile, complétée par des rituels de veille technologique et d'innovation, et collabore étroitement avec les équipes Produit, Engineering et AI, favorisant la cohérence technique et l'impact métier. Notre modern data stack est centrée sur Python, SQL, dbt, Airflow et BigQuery, couvrant toute la chaîne de traitement et de transformation des données. Descriptif du poste En tant que Lead Data Engineer, et rattaché-e à notre Lead Data, tu seras responsable de la vision technique, de la qualité du delivery et de la montée en compétence de l'équipe Data Engineering. Tu interviendras à la fois en tant qu'expert-e technique (design d'architecture, arbitrages, code sur les sujets structurants) et en tant que manager (accompagnement, coordination, bonnes pratiques). Ta mission : garantir que nos pipelines, workflows et modèles de données sont performants, fiables, scalables et parfaitement alignés avec les besoins métier, tout en faisant progresser l'équipe et en portant une culture d'excellence technique. Tu collaboreras quotidiennement avec les équipes Produit, Backend et Data Science pour assurer la cohérence, la disponibilité et la valeur de la donnée dans l'ensemble de nos produits. Missions - Définir l'architecture data et piloter les évolutions techniques de la plateforme (orchestration, modèles, patterns), - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs, - Superviser et améliorer l'orchestration des workflows data (Airflow), - Piloter la modélisation et la structuration du data warehouse BigQuery via dbt, - Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des données sur l'ensemble du cycle de vie, - Encadrer, accompagner et faire progresser les Data Engineers du pôle (revue de code, mentoring, support technique), - Travailler avec les Data Analysts et Data Scientists pour industrialiser les transformations et exposer des datasets fiables, - Gérer et anticiper les problématiques de scalabilité, de performance et de résilience, - Définir, diffuser et garantir les bonnes pratiques d'ingénierie data : tests, CI/CD, observabilité, sécurité, documentation, - Participer au recrutement, à l'onboarding et à la structuration de l'équipe Data Engineering, - Assurer une veille technologique active et proposer des évolutions pertinentes pour faire progresser la stack, - Contribuer à l'amélioration continue dans un cadre agile, en lien étroit avec les autres pôles Tech. Pré-requis du poste Compétences recherchées - Solides compétences en Python appliqué au développement de pipelines et de modules orientés data, - Excellentes bases en SQL (optimisation, modélisation, structuration), complétées par une bonne compréhension des moteurs NoSQL, - Pratique opérationnelle de dbt pour modéliser, transformer et documenter les données, - Maîtrise d'un outil d'orchestration (Airflow, Dagster, Prefect.) pour construire et automatiser des workflows complexes, - Expérience confirmée sur Google Cloud Platform (BigQuery, Pub/Sub, Cloud Functions, etc.), - Aisance avec les environnements Linux, le Shell, et la conteneurisation Docker, - Bonne connaissance des standards d'ingénierie : Git, CI/CD, tests automatisés, observabilité, monitoring et sécurité. - Capacité à poser une vision technique, à prendre des décisions d'architecture et à garantir la cohérence de la stack, - Habitude de piloter un delivery data : priorisation, découpage, suivi, arbitrages, communication,