Acteur du trading automobile B2B en Europe depuis 2005, nous travaillons exclusivement avec des professionnels : marchands, loueurs, groupes de distribution. En quelques mots : - Structure en croissance constante - Activité européenne, forte culture métier & data - Équipe à taille humaine, vision long terme - Basés à Fréjus, France LE POSTE On renforce notre équipe tech pour bâtir notre infrastructure data stratégique : centralisation, automatisation, analytics métier, et préparation du logiciel métier futur. Ce qui change : - Accès direct à la direction et aux décisions produit - Tu suis tes projets data dans la durée, avec impact réel sur le business - Des projets stratégiques qu'on te présentera en entretien TES MISSIONS Architecture Data & Intégrations - Concevoir et mettre en place une infrastructure data centralisée - Intégrer les données depuis Expay, Orbeo, Zoho CRM via APIs et exports automatisés - Mettre en place un pipeline ETL automatisé (Python/Airflow) - Concevoir un schéma de données pour l'analytique et la décision Data Quality & Enrichissement - Détection et fusion des doublons (clients, fournisseurs, véhicules) - Normalisation et nettoyage des données (marques, modèles, adresses, etc.) - Enrichissement via APIs externes (scoring finance, data marché) - Préparation des datasets pour les modèles IA et agents décisionnels Analytics Métier - Développer les analyses marché VN/VO : prix par pays/modèle, écarts de marge - Identifier les niches commerciales (écarts > 2 000€, demandes par carburant, modèles performants) - Clustering fournisseurs/clients, prédictions demand et rotatifs - Stack : Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL avancé Dashboards & BI - Créer des dashboards décisionnels (Power BI ou équivalent) - Suivre les KPIs : marges, volumes, rotatifs, rentabilité, pipeline achat/vente - Scoring IA et recommandations stratégiques APIs Data & Intégration Système - Concevoir et exposer des APIs REST robustes pour les données - Documenter et versionner les APIs - Collaborer avec l'équipe dev pour intégration du logiciel métier futur PROFIL DU CANDIDAT STACK & COMPÉTENCES Ce qu'on attend : - Data : Python (Pandas, NumPy), SQL avancé, orchestration (Airflow/Prefect) - DB : PostgreSQL ou MySQL, design de schémas, optimisation - Back : APIs REST, conception et documentation - Ops : Git, Docker, Linux - Les + : Machine Learning - Data Warehouse design - BI tools (Power BI/Tableau) - Web scraping - LLM/IA TON PROFIL - 2 ans minimum en data engineering ou domaine similaire - Expérience sur des outils métier, BI ou données critiques (pas du reporting vitrine) - Tu comprends vite les enjeux business - Autonome, rigoureux, curieux techniquement - Bon relationnel, tu sais communiquer clairement Le plus : - Tu as déjà bossé sur des outils internes ou du SaaS - Tu aimes comprendre le métier pour mieux architecturer - Tu cherches de l'impact et de la stabilité