Data Engineer H/F

Auto Declic

LE POSTE
On renforce notre équipe tech pour bâtir notre infrastructure data stratégique : centralisation, automatisation, analytics métier, et préparation du logiciel métier futur.
Ce qui change :
- Accès direct à la direction et aux décisions produit
- Tu suis tes projets data dans la durée, avec impact réel sur le business
- Des projets stratégiques qu'on te présentera en entretien

TES MISSIONS
Architecture Data & Intégrations
- Concevoir et mettre en place une infrastructure data centralisée
- Intégrer les données depuis Expay, Orbeo, Zoho CRM via APIs et exports automatisés
- Mettre en place un pipeline ETL automatisé (Python/Airflow)
- Concevoir un schéma de données pour l'analytique et la décision
Data Quality & Enrichissement
- Détection et fusion des doublons (clients, fournisseurs, véhicules)
- Normalisation et nettoyage des données (marques, modèles, adresses, etc.)
- Enrichissement via APIs externes (scoring finance, data marché)
- Préparation des datasets pour les modèles IA et agents décisionnels
Analytics Métier
- Développer les analyses marché VN/VO : prix par pays/modèle, écarts de marge
- Identifier les niches commerciales (écarts > 2 000€, demandes par carburant, modèles performants)
- Clustering fournisseurs/clients, prédictions demand et rotatifs
- Stack : Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL avancé
Dashboards & BI
- Créer des dashboards décisionnels (Power BI ou équivalent)
- Suivre les KPIs : marges, volumes, rotatifs, rentabilité, pipeline achat/vente
- Scoring IA et recommandations stratégiques
APIs Data & Intégration Système
- Concevoir et exposer des APIs REST robustes pour les données
- Documenter et versionner les APIs
- Collaborer avec l'équipe dev pour intégration du logiciel métier futur

PROFIL DU CANDIDAT

STACK & COMPÉTENCES
Ce qu'on attend :
- Data : Python (Pandas, NumPy), SQL avancé, orchestration (Airflow/Prefect)
- DB : PostgreSQL ou MySQL, design de schémas, optimisation
- Back : APIs REST, conception et documentation
- Ops : Git, Docker, Linux
- Les + : Machine Learning - Data Warehouse design - BI tools (Power BI/Tableau) - Web scraping - LLM/IA

TON PROFIL
- 2 ans minimum en data engineering ou domaine similaire
- Expérience sur des outils métier, BI ou données critiques (pas du reporting vitrine)
- Tu comprends vite les enjeux business
- Autonome, rigoureux, curieux techniquement
- Bon relationnel, tu sais communiquer clairement
Le plus :
- Tu as déjà bossé sur des outils internes ou du SaaS
- Tu aimes comprendre le métier pour mieux architecturer
- Tu cherches de l'impact et de la stabilité