Cette mission est faite pour vous :
📌 CONTEXTE Vous interviendrez au sein d’une équipe transverse rattachée à une direction digitale et marketing internationale. L’objectif : développer et faire évoluer une application stratégique dédiée à l’analyse et à l’optimisation de la performance des assets media à l’échelle globale et locale. Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée de : Tech Lead, Développeurs Full Stack, Data Scientist, Product Owner, QA… dans un environnement dynamique et orienté innovation. 🎯 RESPONSABILITES CLES Data Engineering & Pipelines Développer et maintenir les data pipelines : Sourcing des données depuis un Datalake (BigQuery) Téléchargement d’assets vidéo via API (social media platforms) Analyse créative via une application interne (type DAM augmenté) Automatisation de processus IA (embedding, clustering) Transformer la donnée brute en tables optimisées pour l’application (fusion KPIs, métadonnées, données créatives…) Développer les requêtes SQL nécessaires au sourcing des données Documenter les flux et schémas de données Cloud & Backend Optimiser le déploiement backend sur GCP Moderniser certaines briques techniques (thumbnail, product detection, encoder…) Participer à la migration d’un backend d’application interne Optimiser la chaîne CI/CD Améliorer la qualité du code (tests unitaires et d’intégration en Python) Data Quality & Analytics Garantir la qualité et la cohérence des données consolidées Développer une première brique de monitoring des données (assets, KPIs) Contribuer à la construction des métriques de suivi de performance Analyser et croiser les données afin de générer des insights : Identification des assets les plus performants Analyse des leviers créatifs générant le plus d’engagement Création de benchmarks 🛠STACK & ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Python SQL Google Cloud Platform (GCP) BigQuery API REST CI/CD Logiques IA (embedding, clustering) Environnement data à fort volume 🧩 Profil recherché Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering / Data Analytics Excellente maîtrise de SQL et Python Expérience confirmée sur GCP et BigQuery Bonne compréhension des architectures data (Datalake, pipelines, monitoring) Sensibilité aux bonnes pratiques de développement (tests, documentation, qualité de code) Capacité à collaborer avec des équipes produit et métiers Esprit analytique, rigueur et orientation impact
