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INTERSPORT Deutschland eG est une coopérative allemande d'articles de sport qui propose également des services événementiels et d'accueil autour de redblue, un espace multifonction situé dans la région de Heilbronn-Franconie. L'équipe met à disposition des espaces modulables et un accompagnement complet pour les réunions d'entreprise, salons professionnels, conférences, concerts, programmes culturels et autres événements publics ou privés, notamment la coordination des réservations, l'accueil et les services aux visiteurs.
Ingénieur data – Fulfillment et logistique (Télétravail en Allemagne)
Concevez des produits data pour le fulfillment et la logistique de la plateforme e-commerce d’INTERSPORT. Développez des pipelines, des modèles de données et des intégrations de suivi couvrant les commandes, les livraisons, les retours et la performance des partenaires.
Description
- Concevez et exploitez des produits data évolutifs ainsi que des pipelines ETL et ELT pour les flux de fulfillment et de logistique.
- Connectez les données provenant des plateformes de gestion des commandes, des marketplaces, des prestataires d’expédition et des services de suivi.
- Créez des modèles de données pour les expéditions, les livraisons, les retours, les remboursements et la performance des partenaires.
- Développez le socle de données nécessaire au suivi des SLA, à l’analyse de la performance et aux tableaux de bord opérationnels.
- Mettez les données de fulfillment et de suivi à la disposition des équipes produit et des services numériques, notamment du service client.
- Connectez des sources de données pilotées par les événements, notamment Kafka.
- Maintenez les standards de qualité, de gouvernance et de confidentialité des données.
- Développez les capacités de supervision et les contrôles qualité automatisés.
- Collaborez avec Product Management, Engineering et Operations dans toute l’entreprise.
- Prenez en charge les produits data, de la définition des besoins métier jusqu’à l’exploitation en production.
- Contribuez au développement de la pratique Data Engineering grâce à des standards communs et à des méthodes de travail efficaces.
Exigences
- Plusieurs années d’expérience en Data Engineering ou dans un poste similaire.
- Solide maîtrise pratique de SQL et de Python.
- Expérience concrète des processus ETL ou ELT et de la modélisation des données.
- Expérience de l’intégration de systèmes opérationnels ou transactionnels et d’API.
- Expérience avec des plateformes data modernes ; Snowflake, dbt et Prefect sont appréciés.
- Expérience de Kafka ou de technologies comparables de diffusion d’événements.
- Connaissance des services cloud AWS.
- Une expérience de l’Infrastructure as Code avec Pulumi ou Terraform est appréciée.
- Bonne compréhension des pratiques de qualité des données et de Data Governance.
- Expérience du travail avec des équipes produit ou de développement logiciel pluridisciplinaires.
- Méthode de travail autonome, organisée et orientée solutions.
- Allemand de niveau B2 ou supérieur et anglais courant.
- Une expérience des données de commandes, de fulfillment, de logistique ou d’expédition est un atout.
- La connaissance des systèmes OMS, transporteurs ou de suivi ainsi que de leurs interfaces est un atout.
- Une expérience du suivi des SLA ou de la performance, ou de la gestion de partenaires fondée sur les données, est un atout.
- La connaissance de Data Mesh et des produits data orientés domaines est un atout.
- Une expérience des plateformes de BI telles que Looker, Metabase ou Power BI est un atout.
- Une expérience dans le e-commerce, les marketplaces ou les entreprises de plateformes est un atout.
Avantages
- Horaires flexibles.
- Possibilités de travail mobile.
- Possibilités de développement professionnel.
- Réductions pour les employés.
- Avantages supplémentaires pour les employés.
- Travaillez avec une stack data moderne comprenant Snowflake, dbt, Prefect, Kafka, AWS et Pulumi.
- Contribuez directement à l’efficacité du fulfillment, à la qualité des livraisons et à la performance des partenaires.
- Collaborez étroitement avec Product, Engineering et Operations.
- Rejoignez une pratique Data Engineering collaborative axée sur le partage des connaissances et la cohérence des standards.