Data Engineer - Analytics & AI

DS RESTAURATION; Nantes; Sur place; EUR 55 000 - 85 000; Plein temps

Résumé du poste

DS RESTAURATION recherche un Data Engineer confirmé pour structurer et pérenniser nos flux de données et pour accompagner les métiers dans leurs besoins analytiques. Vous travaillerez au cœur de notre plateforme data à Nantes, en interaction avec les équipes métiers et les projets IA.

Vous superviserez les pipelines, assurerez la qualité des données et contribuerez au déploiement de solutions IA, avec une forte culture produit et autonomie.

Qualifications

• 4 à 7 ans d'expérience en Data Engineer/Analytics Engineer.
• Expérience avec une dataplateforme cloud et forte sensibilité à la qualité et fiabilité des données.
• Capacité à travailler avec les métiers et proposer des solutions concrètes IA.

Responsabilités

• Surveiller l'ingestion des données et détecter des anomalies.
• Mettre en place des alertes et assurer la disponibilité des données en production.
• Garantir la qualité des données de la source à la consommation et documenter les indicateurs.
• Analyser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques exploitables.
• Proposer et déployer des évolutions de modèles et de pipelines IA.

Connaissances

SQL avancé

Snowflake

Databricks

BigQuery

dbt

Qualité des données

Observabilité

Outils

Power BI

Tableau

Qlik Sense

Azure

Description du poste

Dans le cadre de l’industrialisation et de la fiabilisation de notre plateforme data, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) capable de structurer et pérenniser nos flux de données, d’accompagner les métiers dans leurs besoins analytiques et d’identifier les opportunités d’intégration de l’IA dans nos processus data, à mesure que les besoins se présenteront. Le poste est basé à Nantes (44), à proximité des Machines de l'îles.

Au sein de l'équipe data, vous serez un acteur clé de la chaîne de valeur de la donnée : de l'ingestion jusqu'aux reportings utilisés par les équipes métiers.

Vos responsabilités couvriront :

Monitoring & fiabilité des pipelines

• Surveiller l'ingestion des données dans la dataplateforme et détecter proactivement les anomalies
• Mettre en place et maintenir des alertes sur les flux de données critiques
• Garantir la disponibilité et la fraîcheur des données en production

Qualité des données

• S'assurer de la qualité des données sur l'ensemble du flux, de la source à la consommation
• Mettre en œuvre des contrôles de qualité adaptés aux différentes couches (bronze, silver, gold)
• Garantir la fiabilité des indicateurs fournis dans les reportings et les extractions ponctuelles :

Identifier et corriger les incohérences en collaboration avec les équipes métiers

Documenter les règles de gestion et les définitions des indicateurs

Recueil & analyse des besoins métiers

• Collecter et formaliser les besoins des utilisateurs en matière de données
• Traduire les besoins fonctionnels en spécifications techniques exploitables
• Être force de proposition sur les indicateurs et les axes d'analyse pertinents pour l'entreprise :

Identifier des opportunités d'analyse non encore exploitées

Proposer des évolutions du modèle de données en lien avec les enjeux métiers

Participation au déploiement de l'IA

• Contribuer aux projets d'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus métiers
• Préparer et qualifier les données nécessaires aux modèles d'IA (feature engineering, pipelines ML)
• Assurer une veille active sur les évolutions des technologies IA applicables au contexte de l'entreprise

Vous justifiez de 4 à 7 ans d'expérience dans un poste de Data Engineer ou Analytics Engineer. Vous avez évolué dans un environnement impliquant une dataplateforme cloud et avez développé une sensibilité forte pour la qualité et la fiabilité de la donnée.

Curieux(se) et orienté(e) produit, vous savez aller au-devant des utilisateurs pour comprendre leurs besoins et proposer des solutions concrètes. Votre intérêt pour l'IA va au-delà de la théorie : vous avez envie de contribuer à son déploiement opérationnel.

Compétences techniques requises

• SQL avancé – maîtrise des requêtes complexes, optimisation des performances
• Connaissance d'une plateforme cloud data (Snowflake, Databricks ou GCP BigQuery)
• La maîtrise de Snowflake est un atout significatif
• Outils de transformation de données (dbt ou équivalent)
• Notions de data quality : tests, documentation, observabilité

Atouts appréciés

• Connaissance des outils de BI : Power BI, Tableau, Qlik Sense
• Sensibilité aux architectures MLOps / déploiement de modèles IA
• Une expérience en déploiement de solutions IA serait un plus
• Connaissance de l'écosystème Microsoft Azure

Compétences comportementales

• Excellente communication avec les équipes métiers – capacité à vulgariser des sujets techniques
• Sens de l'initiative et force de proposition
• Rigueur et souci du détail, notamment sur la qualité des données
• Curiosité intellectuelle et veille technologique active, en particulier sur l'IA
• Capacité à travailler en autonomie tout en sachant solliciter les bons interlocuteurs
• Engagement et sens des responsabilités, avec une forte orientation résultat et le respect des délais