Lead Data Engineer

Lead Data Engineer pour prendre en charge et piloter le Consumer Data Hub (CDH), une plateforme unifiée de données consommateurs couvrant plus de 10 pays et des dizaines de millions de profils, permettant l'activation marketing, l'analyse avancée, les prévisions et les capacités d'IA agentique.

Vous encadrerez une équipe de 4 data engineers tout en restant fortement technique — en concevant des systèmes, en planifiant les feuilles de route, et en collaborant avec des parties prenantes transverses pour traduire les besoins métier en solutions scalables. Ce poste exige de maîtriser l'équilibre entre le fait d'être un exécutant et celui d'être un leader.

Vous rejoindrez une équipe autonome et exigeante, portée par une culture d'excellence technique et de respect mutuel. Si vous êtes animé par le sens de la responsabilité et que vous aimez construire des choses qui comptent à grande échelle — ce poste est fait pour vous.

Leadership technique

• Piloter l'architecture du projet, l'orientation technique et la vision à long terme

• Écrire du code de production en Python, SQL et dbt — en conservant des compétences techniques opérationnelles

• Garantir la cohérence technique entre les composants ; identifier et résoudre les problèmes de performance, de scalabilité et de dette technique

• Établir des standards de qualité des données, d'observabilité et de pratiques de monitoring

• Veiller à la conformité de la plateforme et au respect du RGPD

• Être à l'avant-garde du nouveau paradigme Data Engineering / Product Owner avec le Spec Driven Development assisté par l'IA

• Développer la stack d'IA agentique déjà mise en place (Cortex, Genie, LangGraph, Phoenix, etc.)

Planification et livraison de projet

• Prendre en charge le plan de projet par trimestre : découper le travail en livrables, maximiser l'exécution en parallèle et ajuster en fonction des nouvelles informations

• Collecter et synthétiser les besoins auprès des partenaires techniques et non techniques ; les traduire en une feuille de route priorisée

• Identifier les inconnues en amont, évaluer les risques techniques et les communiquer de manière proactive

• Définir des métriques et des KPIs pour suivre la santé du projet et étayer les décisions par des données

Leadership humain et gestion d'équipe

• Encadrer et accompagner 4 data engineers — développer leurs compétences, lever les blocages et déléguer efficacement

• Représenter l'équipe en externe : faire remonter les besoins et partager le contexte en retour

• Cultiver une culture de responsabilité, d'excellence et d'amélioration continue