Ta mission si tu l'acceptes... Au sein du pôle Data, et rattaché au Data Engineering Manager, tu évolueras en collaboration étroite avec les équipes Data Science, Business Intelligence, Produit, ainsi qu'avec l'ensemble des métiers de l'entreprise (Transport, CRM, Logistique, Finance, RH...). L'équipe Data Engineering de Showroomprive se distingue par une double mission : D'un côté, des tâches très techniques liées à la construction et à l'automatisation de pipelines de données ; De l'autre, un rôle plus fonctionnel avec le maintien et l'évolution du Data WareHouse interne qui intègre des règles de gestion métier, des agrégats, et des calculs utilisés quotidiennement par les équipes. Notre équipe ne se contente pas de déplacer de la donnée : nous la comprenons, la structurons et la rendons réellement utile pour l'entreprise. Tes missions principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS (S3, Redshift, Lambda, ECS...). Orchestrer et automatiser les workflows data via Airflow. Développer des transformations de données avec DBT, en assurant la qualité et la documentation du code. Participer à la mise en place et à l'amélioration des process CI/CD (tests, intégration, déploiement) avec GitHub. Optimiser les performances et la fiabilité des architectures data existantes. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées. Tu as une expérience d'au moins 3 ans en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement cloud et/ou e-commerce. Les compétences essentielles pour le poste?: Bonne maitrise du langage SQL et Python Aisance relationnelle, clarté dans la communication écrite et orale Esprit d'équipe, curiosité, autonomie et envie de monter en compétence Rigueur et honnêteté dans le travail Capacité à documenter, tester et maintenir du code qualité production Les «?nice to have?» : Maîtrise de l'environnement AWS et de ses services data (S3, Redshift, Lambda, etc.) Maîtrise des principes de base de la CI/CD Connaissance de DBT et d'Airflow (déploiement, développement de DAGs, monitoring) Maitrise d'autres langage de programmation (Shell, Batch, Terraform, etc.)