Chez Decathlon, nous sommes animés par la conviction que le sport est un vecteur d'union et d'inspiration. Notre mission est de rendre le sport accessible au plus grand nombre, partout dans le monde. Pour réaliser cette ambition, la Data n'est pas un simple support : elle est la source de vérité qui guide chaque prise de décision et modèle l'innovation de notre écosystème. L'équipe CDP Stock est au centre de cette dynamique. Son rôle est capital : garantir l'accessibilité, la fiabilité et la qualité des données qui alimentent les indicateurs de bonne santé de notre business (taux de disponibilité, vitesse de rotation de nos stocks...) mais aussi la prise de décision autour des sujets de supply (respect de nos promesses client, maîtrise de nos coûts supply, traçabilité...). Notre équipe est composée de 3 Product Managers et de plusieurs Data Engineers. Elle est en lien avec ses consommateurs de données et s'impose de bien comprendre les besoins analytiques. Au sein de cette équipe, nous cultivons l'excellence technique, l'impact business et une collaboration sans aucune frontière.
En tant que Data Engineer dans l'équipe Core Data Stock, vous concevez et maintenez des infrastructures et des pipelines performants. Votre rôle est crucial pour générer de la valeur et favoriser l'innovation au sein de notre écosystème. Vous serez impliqué dans des projets d'intégration d'outils, avec un accent sur la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. La mission se déroule en environnement Agile, avec une communication internationale requise.
- Concevoir, construire et maintenir des infrastructures robustes.
- Garantir une architecture optimisée pour les flux de données.
- Apporter une expertise technique à l'équipe.
- Transformer les systèmes existants vers les nouveaux standards de la Data Platform.
- Assurer la qualité du code selon les meilleures pratiques.
- Collaborer en équipe internationale en respectant les engagements de sprint.
Vous devez avoir :
- Maîtrise avancée du SQL pour modélisation et interrogation des données.
- Expérience avec DBT (Data Build Tool) pour industrialisation et testing des modèles.
- Connaissance pratique de PySpark pour traitement des données.
- Expérience avec Airflow pour optimisation des DAGs complexes.
Compétences clés : méthodologie Agile, gouvernance des données, amélioration continue, travail en équipe internationale.
Nous proposons un environnement dynamique où vous pourrez développer vos compétences techniques. Vous bénéficierez également d'opportunités d'apprentissage continu grâce à divers séminaires liés aux technologies Big Data.
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