Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Data Engineer Supply Chain pour rejoindre une squad data produit au sein d'une organisation Data Mesh à l'échelle internationale.
Le contexte du Projet
Tu intègres une squad dédiée au domaine Supply Chain d'une plateforme data centrale mondiale. Ton rôle : concevoir, développer et industrialiser les Data Products de ce domaine, de la donnée source jusqu'aux usages analytiques métier.
Tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie : BUILD → UAT → PROD, en binôme étroit avec le Data Product Owner du domaine et le Tech Lead de la squad.
Ce n'est pas un rôle de pipeline-builder isolé : le volet fonctionnel est central. On attend de toi que tu comprennes le sens métier des données Supply Chain pour challenger les mappings, questionner les règles de gestion et construire des modèles réellement pertinents pour les équipes planning, approvisionnement et logistique.
Tes responsabilités
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Développer les Data Products Source-Aligned, Core et Consumer du domaine Supply Chain dans Snowflake / dbt, selon les standards de la plateforme
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Maîtriser le delivery de bout en bout : développement, linter, Merge Request / code review, UAT, mise en production
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Mettre en place les tests techniques et les contrôles de Data Quality, et contribuer à la préparation des UAT
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Identifier et suivre les dépendances upstream / downstream avec les autres Data Products et les autres squads
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Remonter les blockers au plus tôt et sécuriser les dates de delivery engagées
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Documenter les transformations, les règles de gestion, les modèles et les dépendances
Le volet fonctionnel Supply Chain
Tu dois comprendre la signification des données Supply Chain et leurs usages analytiques :
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Approvisionnement & achats : commandes fournisseurs, lead times, carnet de commandes, fiabilité fournisseur
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Stocks & inventaire : niveaux de stock, couverture, rotation, ruptures, stocks dormants, multi-sites / multi-entrepôts
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Planification & prévision : forecast de demande, S&OP, plan d'approvisionnement, écarts prévision / réel
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Production : ordres de fabrication, nomenclatures, capacités, encours
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Distribution & transport : expéditions, délais de livraison, OTIF, taux de service, coûts logistiques
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Commandes clients : backlog, lignes de commande, allocation, taux de service client
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Dimensions communes : article / SKU, site, entrepôt, fournisseur, marché / pays, unité de mesure, temporalité et granularité
Le profil qu'on cherche
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Expérience solide en Data Engineering / Analytics Engineering sur un rôle à dominante modélisation analytique
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Très bonne maîtrise de SQL, Snowflake, dbt et Git / GitLab CI/CD
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Pratique réelle du build ET du run de Data Products en environnement Data Mesh (c'est un point structurant du Projet)
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Expérience avérée sur des données Supply Chain (ERP, WMS, planification, stocks, approvisionnement, transport) - c'est le critère différenciant
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Maîtrise des tests automatisés, de la Data Quality et des bonnes pratiques de développement
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Capacité à comprendre un besoin métier, challenger les données sources et traduire des règles de gestion en modèles de données
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Autonomie, rigueur, sens du delivery, communication proactive
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Anglais professionnel (environnement international)
Les conditions
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Paris - rythme hybride, environ 3 jours par semaine sur site (ateliers, instances de gouvernance, proximité métier)
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Temps plein, démarrage rapide
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Environnement technique : Snowflake, dbt Cloud, GitLab CI/CD, Azure / ADLS, orchestration et ordonnancement
Pourquoi Ever"T ?
Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.
Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un
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