GLOBE GROUPE est le premier Groupe européen entièrement dédié au Shopper Marketing et à la Vente, deux segments de marché historiquement cloisonnés.
Notre mission : accompagner la transformation commerciale des marques et booster leurs ventes en adressant les besoins du New Retail : omnicanal, shopper centric et expérientiel.
Le Groupe réalise un CA supérieur à 160 M€ et réunit plus de 500 collaborateurs en France, Allemagne, Suisse, UK, Espagne et Portugal.
Véritable #ShopperHouse, notre force réside dans notre capacité à actionner tous les points de contact du parcours shopper grâce aux expertises complémentaires de nos filiales : Activations de marque in-store et out-store, Merchandising, Force de vente B2B et B2C, Activation commerciale Travel Retail et Live Shopping.
Grâce à une organisation unique fondée sur l'internalisation de tous les services essentiels - conseil, créa, recrutement, logistique, production, solutions IT, business intelligence - GLOBE GROUPE conçoit et déploie des dispositifs clé en main innovants et ROIstes.
Labellisé Happy@Work et Ecovadis, GLOBE GROUPE est engagé pour un Shopper Marketing Responsable, encourage la diversité et garantit l’égalité des chances, nos postes sont ouverts à tous !
Prêt.e pour votre prochain challenge professionnel ?
Lors de votre premier entretien, nous vous informerons des étapes du process.
Ce Que Nous Offrons
- Faire partie d’une culture d’entreprise innovante qui a l’ambition de devenir le leader d’un secteur en plein développement.
- Des projets passionnants, toujours nouveaux, que vous superviserez de manière indépendante avec un haut degré de responsabilité personnelle.
- Une perspective à long terme avec de nombreuses opportunités pour mettre en œuvre vos propres idées afin de développer l’entreprise avec nous et la faire avancer.
Le Poste
Vous rejoignez l’équipe Data Groupe pour fiabiliser, opérer et faire évoluer une plateforme data moderne, utilisée par plusieurs équipes et business units.
Vos missions
Fiabiliser et opérer la plateforme data du groupe
- Opérer et faire évoluer notre stack data : Snowflake, dbt, Airflow 3, Airbyte.
- Intervenir sur une plateforme déployée sur AKS via ArgoCD et Helm.
- Renforcer la robustesse, la scalabilité, la sécurité et la simplicité d’exploitation de la plateforme.
- Contribuer au run, à la supervision et à l’amélioration continue de l’existant.
Renforcer l’observabilité et la qualité des données
- Déployer et industrialiser la suite de tests Elementary : fraîcheur, volumétrie, anomalies.
- Contribuer au monitoring via Grafana.
- Fiabiliser les traitements et améliorer la visibilité sur la qualité des données.
- Mettre en place des pratiques permettant d’anticiper les incidents et de réduire les risques en production.
Faire tourner et faire grandir nos produits data internes
- Contribuer au run et aux évolutions de nos produits internes.
- Intervenir sur un écosystème technique composé notamment de FastAPI, React, PostgreSQL et Snowflake.
- Participer aux évolutions du référentiel opérationnel, du registre sémantique et du traitement des fichiers sell-out.
- Contribuer à l’industrialisation de notre pipeline d’entity resolution.
Instrumenter les usages IA de la plateforme
- Instrumenter les usages IA de la plateforme via Langfuse et OpenMetadata.
- Contribuer au suivi, à la documentation et à l’évaluation des usages IA.
- Participer à la maîtrise des coûts et à la fiabilisation des workloads IA en production.
Accompagner les équipes Data
- Travailler en binôme avec les Data Engineers des zones et business units.
- Participer à la revue de leurs pull requests.
- Intervenir notamment sur les sujets staging, sources, modélisation et qualité.
- Diffuser les bonnes pratiques d’industrialisation, de documentation et de sécurité.
Profil Recherché
- 5 ans minimum d’expérience en data engineering ou data platform.
- Expérience significative sur une plateforme data en production, utilisée par plusieurs équipes, business units ou clients.
- Maîtrise du SQL : modélisation, optimisation, gestion des droits/RBAC.
- Très bonne maîtrise de dbt en contexte industrialisé : modèles incrémentaux, tests, packages, CI/CD, documentation.
- Solide expérience d’Airflow, idéalement en version 2.x ou 3.x.
- Connaissance des bonnes pratiques d’orchestration : datasets/assets, patterns de factory, monitoring des DAGs.
- Expérience avec un outil d’ingestion managé type Airbyte ou Fivetran.
- Pratique confirmée de Python : qualité de code, tests, maintenabilité.
- Culture DevOps réelle : Kubernetes, Helm, GitOps/ArgoCD, CI/CD, gestion des secrets, environnements multiples.
- Réflexe config-as-code et security by design : changements versionnés, revus, reproductibles et documentés.
- Autonomie, rigueur et capacité à simplifier les systèmes existants.
- Français courant et anglais professionnel, notamment pour la documentation et les livrables groupe.
Nice to have
- Expérience d’un semantic layer ou d’une couche métriques gouvernée : dbt metrics, MetricFlow, Cube ou équivalent.
- Expérience de migration depuis un existant BI : DAX, Tabular, Power BI.
- Connaissance de l’entity resolution ou du MDM : Splink, dédoublonnage probabiliste, golden records.
- Pratique de l’observabilité data : Elementary, Monte Carlo, Grafana.
- Expérience sur des catalogues de données : OpenMetadata, DataHub.
- Expérience d’instrumentation de workloads LLM en production : OpenAI Batch, Langfuse, suivi des coûts, évaluation.
- Notions de FastAPI et de React pour contribuer ponctuellement aux produits data internes.
- Expérience en environnement multi-tenant, retail, SaaS B2B ou CPG.
- Connaissance de Terraform.
- Contribution à des choix d’architecture warehouse : tenancy, optimisation des coûts, structuration des environnements