Data Engineer

Acteur du trading automobile B2B en Europe depuis 2005, nous travaillons exclusivement avec des professionnels : marchands, loueurs, groupes de distribution.

En quelques mots :

• Structure en croissance constante
• Activité européenne, forte culture métier & data
• Équipe à taille humaine, vision long terme
• Basés à Fréjus, France

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