Lead Data Engineer

À propos de Lucky cart

Lucky Cart est une MarTech française installée au cœur du 2ème arrondissement de Paris.

Sa mission : Powering Smart Commerce. Comment ? En combinant le potentiel des données de transaction first-party avec la puissance du e-retail media.

Lucky Cart utilise la data science et ses algorithmes propriétaires de machine learning pour analyser les données des tickets de caisse des enseignes de la grande distribution et construire un profil dynamique unique pour chaque shopper id. Ce profil est ensuite activé en temps réel via des offres ultra-personnalisées pour chaque client, directement intégrées aux sites et applications e-commerce des enseignes. A la clé : des activations engageantes, simples et ludiques à destination de 18,5 millions de shoppers français et un levier de croissance business pour les marques et enseignes.

En s'appuyant sur une expertise commerciale pointue, mêlant à la fois expérience dans la grande consommation, mise en place de partenariats de confiance dans la durée et performance, Lucky Cart couvre aujourd'hui 90% du parc e-commerce de la grande distribution en France avec les enseignes Intermarché, E.Leclerc, Carrefour, Coopérative U & Monoprix ; et compte plus de 210 marques et agences partenaires telles que Coca-Cola, Ferrero, Mondelèz, General Mills, L'Oréal et Barilla.

Grâce à la combinaison de spécialistes dans les domaines clés de la MarTech, Lucky Cart est devenu un acteur clé du retail média français avec une croissance annuelle à 2 chiffres, des objectifs de développement international et le lancement de nouvelles offres.

Le travail chez Lucky Cart repose sur une forte collaboration entre les équipes, dans une ambiance bienveillante et authentique, tout en adoptant une approche pragmatique et en faisant preuve d'adaptation continue pour atteindre ensemble leurs ambitions.

À propos du pôle Data

Au sein de la Tech, rattachée au Lead Data, cette équipe jeune, haute en diversité et en talent, tacle les défis de la Tech dans le retail média, de l'ingestion à l'exploitation, en passant par l'orchestration des flux. L'équipe évolue dans un environnement cloud-first, avec un focus sur la scalabilité, la fiabilité et la performance des pipelines de données. Elle adopte une méthodologie agile, complétée par des rituels de veille technologique et d'innovation, et collabore étroitement avec les équipes Produit, Engineering et AI, favorisant la cohérence technique et l'impact métier.

Notre modern data stack est centrée sur Python, SQL, dbt, Airflow et BigQuery, couvrant toute la chaîne de traitement et de transformation des données.

Descriptif du poste

En tant que Lead Data Engineer, et rattaché·e à notre Lead Data, tu seras responsable de la vision technique, de la qualité du delivery et de la montée en compétence de l'équipe Data Engineering.

Tu interviendras à la fois en tant qu'expert·e technique (design d'architecture, arbitrages, code sur les sujets structurants) et en tant que manager (accompagnement, coordination, bonnes pratiques).

Ta mission : garantir que nos pipelines, workflows et modèles de données sont performants, fiables, scalables et parfaitement alignés avec les besoins métier, tout en faisant progresser l'équipe et en portant une culture d'excellence technique.

Tu collaboreras quotidiennement avec les équipes Produit, Backend et Data Science pour assurer la cohérence, la disponibilité et la valeur de la donnée dans l'ensemble de nos produits.

Missions

• Définir l'architecture data et piloter les évolutions techniques de la plateforme (orchestration, modèles, patterns),
• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs,
• Superviser et améliorer l'orchestration des workflows data (Airflow),
• Piloter la modélisation et la structuration du data warehouse BigQuery via dbt,
• Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des données sur l'ensemble du cycle de vie,
• Encadrer, accompagner et faire progresser les Data Engineers du pôle (revue de code, mentoring, support technique),
• Travailler avec les Data Analysts et Data Scientists pour industrialiser les transformations et exposer des datasets fiables,
• Gérer et anticiper les problématiques de scalabilité, de performance et de résilience,
• Définir, diffuser et garantir les bonnes pratiques d'ingénierie data : tests, CI/CD, observabilité, sécurité, documentation,
• Participer au recrutement, à l'onboarding et à la structuration de l'équipe Data Engineering,
• Assurer une veille technologique active et proposer des évolutions pertinentes pour faire progresser la stack,
• Contribuer à l'amélioration continue dans un cadre agile, en lien étroit avec les autres pôles Tech.

Compétences recherchées

• Solides compétences en Python appliqué au développement de pipelines et de modules orientés data,
• Excellentes bases en SQL (optimisation, modélisation, structuration), complétées par une bonne compréhension des moteurs NoSQL,
• Pratique opérationnelle de dbt pour modéliser, transformer et documenter les données,
• Maîtrise d'un outil d'orchestration (Airflow, Dagster, Prefect…) pour construire et automatiser des workflows complexes,
• Expérience confirmée sur Google Cloud Platform (BigQuery, Pub/Sub, Cloud Functions, etc.),
• Aisance avec les environnements Linux, le Shell, et la conteneurisation Docker,

• Bonne connaissance des standards d'ingénierie : Git, CI/CD, tests automatisés, observabilité, monitoring et sécurité.

• Capacité à poser une vision technique, à prendre des décisions d'architecture et à garantir la cohérence de la stack,

• Habitude de piloter un delivery data : priorisation, découpage, suivi, arbitrages, communication,
• Aptitude à accompagner et faire progresser des Data Engineers (mentoring, pair programming, code review),

• Rigueur et exigence sur la qualité du code et la fiabilité des données.

• Forte autonomie, sens des responsabilités et capacité à évoluer dans un environnement en croissance,

• Excellentes compétences de communication, capable de vulgariser des enjeux data auprès d'équipes non techniques,
• Curiosité et veille technologique permanente, volonté de faire progresser la stack et les pratiques,
• Esprit d'équipe : goût pour le partage de connaissances, la collaboration et l'amélioration continue.

Atouts complémentaires

• Connaissance du secteur de la grande distribution ou du retail media,
• Expérience dans une phase de scale-up ou de structuration d'équipe.

Profil

• Bac +5, école d'ingénieur ou équivalent,
• Au moins 6 ans d'expérience en data engineering dont 1 an en tant que Lead,
• Anglais courant.

Rejoindre Lucky cart, c'est

• Un poste clé à très forte valeur ajoutée puisqu'au cœur de la stratégie de développement de Lucky cart,
• Une ambiance de travail "startup" (Work Hard / Play Hard),
• Un encadrement complet par des professionnels expérimentés,
• De sérieuses perspectives d'évolution (encadrement, périmètre),
• Une immersion dans un des secteurs les plus dynamiques du moment : le e-retail media,
• Et un cadre de travail stimulant : centre de Paris, tickets resto, mutuelle prise en charge, et ambiance conviviale.