Data Engineering Python

L'utilisation de la data et le développement des capacités analytiques et IA sont un axe majeur du plan stratégique du Groupe à horizon 2030. Directement rattachée au COMEX France, le pole Analytics France est le pilier de cette transformation analytique, au service des clients et de l'ensemble des équipes métier France – Marketing, Marchandises, Exploitation, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers, etc.

Dans le domaine très concurrentiel de la vente de détail, les taux de marge sont réduits. Disposer de prédictions de chiffre d'affaires fiables est donc crucial afin de piloter au plus juste les dépenses, et les choix d'actions commerciales pertinentes.

L'objectif est d'améliorer et de fiabiliser les processus de prévision du CA, à différents horizons temporels, à différentes mailles (secteur, magasin, parc de magasins, ...) en utilisant notamment des modèles de ML qui s'appuient sur un grand nombre d'inducteurs (historique des ventes, tendance du marché, calendrier commercial,...). L'applicabilité de ces modèles est nécessaire pour qu'ils puissent être pleinement utilisés, et modifiés par les équipes métier de la finance, au sein d'une webapplication.

Livrables :

• Pipelines de données industrielles SQL

• Webapplication Python pour interagir avec les prévisions

• Industrialisation, observabilité de modèles de ML

Must Have

• Manipulation avancée de données avec des scripts (SQL) et du code (Python)

• Construction de pipelines de données industrielles et de webservices Python

• Industrialisation de services dans des environnements Cloud

Nice to Have

• Maîtriser les bibliothèques Python standards et les frameworks pour le développement web, l'analyse de données et l'intégration de services

• Architecturer des solutions microservices et event-driven

• Gérer les bases de données relationnelles et orientées document

• Utiliser le versionning avec Git

• Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar

• Appliquer les principes d'observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications

• Participer à toutes les phases du cycle logiciel de la conception à la mise en production et au run

• Encadrer, mentorer, animer et challenger une équipe de développeurs

• Collaborer efficacement au sein de l'équipe et aider à la décision et à l'arbitrage des choix techniques et fonctionnels

• Contribuer à l'amélioration continue de la qualité du produit et des pratiques de développement

• Assurer la maintenance et l'évolution des applications existantes

• Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum

• Expérience avancée de l'utilisation des coding assistants

Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente

Expérience de plus de 7 ans en Data Engineering Python / SQL sur des projets industrialisés à l'échelle avec de multiples contributeurs, sur des stacks data modernes avec une infrastructure cloud