En un coup d'œil
- Missions: Deviens Data Platform Manager et construis une plateforme data innovante chez KIABI.
- Entreprise: Rejoins KIABI, une entreprise où l'humain est au cœur de tout.
- Avantages: Salaire compétitif, formation, télétravail et remise sur les produits KIABI.
- Autres infos: Environnement inclusif avec de réelles opportunités de carrière.
- Pourquoi ce job: Impacte le futur du retail avec des technologies de pointe et une équipe dynamique.
- Qualifications: Expérience en ingénierie data et leadership technique requis.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 54000 € par an.
Rémunération: EUR 45000 - EUR 54000 - annuel
Description de l'entreprise
Rejoindre notre aventure, c’est partager une vision ! Chez KIABI, nous croyons en une expérience professionnelle unique, où chaque talent peut s’épanouir, innover et créer un impact positif. Notre engagement repose sur trois piliers essentiels:
- Une Culture Humaine forte: parce que l’humain est au cœur de tout ce que nous faisons. Nous cultivons un environnement bienveillant, inclusif et collaboratif, où chacun peut être soi-même et grandir ensemble.
- La Singularité: oser faire différemment, sortir des sentiers battus, briser les codes. Ici, chaque idée compte et chaque Kiaber contribue à écrire notre histoire avec audace et créativité !
- L’innovation: un moteur qui nous propulse vers l’avenir ! Nous encourageons l’expérimentation, les nouvelles approches et les projets qui font bouger les lignes de la mode et du retail.
Notre Vision? Offrir un cadre inspirant où bien-être, évolution professionnelle et impact positif se rejoignent. Labellisée Great Place to Work®, notre entreprise est un véritable terrain d’opportunités, où chacun peut construire son avenir et contribuer à un monde plus responsable.
Description du poste
Devenir Data Platform Manager chez Kiabi, c'est quoi ? Chez Kiabi, la donnée n'est pas un sujet à part : c'est le moteur de nos décisions commerciales, de notre supply chain, de l'expérience de nos clients et de nos ambitions IA. Pour accélérer, nous construisons une plateforme data groupe solide, industrialisée et scalable, utilisable par toutes nos entités, de la France à l'Asie, des BU indépendantes aux fonctions centrales.
Nous cherchons la personne qui prendra la responsabilité technique et produit du Back Engineering de cette plateforme : son architecture, ses pipelines, sa fiabilité, sa sécurité et son coût. Un rôle charnière, à la fois bâtisseur, chef d'orchestre et référent d'un collectif d'ingénieurs. C'est aussi un poste d'interface forte avec l'IT : tu es en dialogue permanent avec les équipes IT (infrastructure, sécurité, cloud, socle applicatif) pour garantir la cohérence, la robustesse et la performance de la plateforme.
Où se situe ce poste dans l'organisation Data de Kiabi ? La Data Team de Kiabi est une direction à part entière, distincte de l'IT, dirigée par le Chief Data Officer (CDO). Elle s'organise autour de deux logiques complémentaires : des squads Data par domaine métier (Offer, Retail & Client, Supply & Stock, Corporate & Innovation, 2nd Hand & Circularity), chacune pilotée par un Head of Data au plus près du business ; et une squad transverse « Data Components », qui construit les fondations communes (Data Management, Front Engineering et Back Engineering), pilotée par le Data & IA Components Leader rattaché au CDO. Ce poste porte le périmètre Back Engineering.
Les périmètres Data Management (gouvernance, qualité, catalogue, conformité) et Front Engineering / SecOps / FinOps (couche d'exposition, self-service, sécurité et coûts) sont portés par des pairs, sous le pilotage du Data & IA Components Leader. Tu travailles main dans la main avec ces pairs et avec le Continuous Improvement & Operations Manager, et tu animes un chapter Back transverse qui fédère les Data Engineers des squads métier : c'est là que se définissent et se diffusent les standards d'ingénierie communs à toute la Data Team.
Tu es responsable de la plateforme technique data de Kiabi sur le périmètre Back Engineering : infrastructure cloud, pipelines, architecture, performance et fiabilité des flux de données. Tu combines une vision produit (roadmap, priorisation par la valeur, delivery) et une expertise d'ingénierie de haut niveau.
Vision & stratégie de la plateforme
Définir la vision, la roadmap et la target architecture de la plateforme data (Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh) à horizon 2 à 3 ans. Prioriser les cas d'usage selon leur impact business et les besoins de la Data Team ; arbitrer entre dette technique, performance et nouvelles fonctionnalités. Piloter le backlog produit et le delivery en méthodologie agile (Scrum).
Ingénierie, delivery & excellence opérationnelle
Définir et maintenir les standards d'ingénierie : patterns de pipelines, gestion des environnements, stratégie de tests (unitaires, intégration, monitoring). Piloter la stratégie cloud (GCP) : dimensionnement, gouvernance des accès (IAM), sécurisation et chiffrement. Garantir les bonnes pratiques CI/CD, l'automatisation, l'observabilité et le monitoring des solutions. Assurer la productivité des Data Engineers : outillage, templates, documentation technique, onboarding. Gérer les incidents critiques (niveau 4) et assurer la continuité de service ; faire le relai avec le Continuous Improvement & Operations Manager pour qu'aucune alerte (Sifflet, infra, pipelines) ne reste sans suite : correction immédiate ou action d'amélioration continue inscrite au backlog.
IA & systèmes agentiques : industrialiser la stratégie
L'IA générative et les architectures agentiques sont déjà au cœur de la plateforme : nous opérons dès aujourd'hui des agents IA en production. L'enjeu du poste est désormais d'industrialiser cette stratégie agentique et de la passer à l'échelle : Concevoir et opérer les fondations qui accueillent les services LLM / RAG et les agents IA (registre d'agents, orchestration multi-agents, mémoire vectorielle, observabilité). Définir les patterns d'intégration entre agents IA et sources de données internes (BigQuery, Firestore, APIs métier), avec traçabilité et gouvernance. Fiabiliser, sécuriser et optimiser le passage à l'échelle des cas d'usage agentiques (performance, coûts, monitoring). Mener des POCs sur les technologies émergentes (Vertex AI, agent frameworks, Feature Store…) et assurer la veille cloud.
Leadership & animation du chapter Back
Ce rôle est mixte : tu conjugues encadrement d'équipe et leadership transverse. Encadrer les experts de la squad Data Components et accompagner les Data Engineers (recrutement, montée en compétences, objectifs, entretiens, rituels d'équipe). Animer le chapter Back transverse : tu crées les conditions du consensus, tu éclaires les choix, tu facilites les débats et t'assures que les décisions sont prises collectivement et comprises de tous. Tu ne décides pas seul·e : ton autorité est celle de la facilitation. Préparer et animer les séances du chapter, formaliser décisions et points ouverts, suivre leur exécution et garantir leur redescente dans les squads via les ambassadeurs. En cas de blocage persistant, escalader au Data & IA Components Leader avec les options et la nature du désaccord. Produire les livrables du chapter : comptes-rendus (< 48h), backlog vivant du chapter, roadmap des standards.
Adoption & valeur
Suivre l'adoption et l'usage de la plateforme ; garantir que les composants sont accessibles et utilisables par tout le groupe Kiabi : équipes France, Asie, BU indépendantes et services détachés. Assurer la satisfaction des utilisateurs (Data Engineers, squads métier) et une création de valeur mesurable.
Profil recherché
Formation Bac+5 (informatique, data science, école d'ingénieur ou équivalent). 7 ans d'expérience minimum en ingénierie data, dont une première expérience de management technique ou d'animation d'un collectif d'ingénieurs. Solide maîtrise d'une stack data cloud moderne, idéalement GCP (BigQuery, Dataform, Cloud Composer, Cloud Build). Culture DevOps / DataOps confirmée : CI/CD (GitLab), Infrastructure as Code (Terraform), observabilité (Dynatrace). Bonne connaissance des architectures data modernes (Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh). Une expérience (ou une forte appétence) sur l'IA générative et les architectures agentiques (LLM, RAG, Vertex AI, orchestration multi-agents) sera un atout majeur, car l'industrialisation de notre stratégie agentique est un enjeu central du poste. Sensibilité SecOps & FinOps : gouvernance des accès, sécurité, pilotage et optimisation des coûts cloud.
Côté posture, tu es reconnu·e pour ton leadership technique et transverse, ta forte orientation valeur business, ta capacité à arbitrer entre enjeux techniques et métiers, ta communication claire et structurée, ta culture de la documentation et ta posture de facilitateur / servant leader. Tu es à l'aise aussi bien en revue d'architecture qu'en échange avec des parties prenantes métier.
Ta stack au quotidien
Cloud & Data : GCP (IAM, BigQuery, Dataform, Cloud Composer) · CI/CD & Infra : GitLab, Terraform, Cloud Build · Observabilité : Dynatrace, Sifflet · Architecture : Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh · IA & agents : Vertex AI, LLM/RAG, frameworks agentiques.
Informations complémentaires
Kiabi s’engage à étudier, à compétences égales, toutes les candidatures dont celles de personnes en situation de handicap.
Pourquoi nous rejoindre ?
- Une entreprise reconnue Great Place to Work, classée n°1 des entreprises de plus de 2 500 collaborateurs
- Un parcours d'intégration structuré et des formations pour accompagner votre évolution
- Une rémunération composée d’un fixe sur 12 mois et d’un variable collectif
- Actionnariat: hausse moyenne de 12,86% par an sur les 5 dernières années
- Une remise de 25 % sur les produits KIABI
C'est pour cela, et bien plus encore, que Ici, c'est Kiabi !
Data Platform Manager (h/f/nb) - CDI employeur : KIABI
Kiabi est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où l'innovation et la créativité sont valorisées. En tant que Responsable Demand Planning, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel au sein d'une équipe soudée, tout en contribuant à une stratégie d'approvisionnement efficace qui impacte directement le succès de l'entreprise. Avec des valeurs axées sur le bien-être des employés et une culture d'entreprise inclusive, Kiabi s'engage à faire de votre expérience professionnelle un parcours enrichissant et significatif.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Platform Manager (h/f/nb) - CDI
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de KIABI
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez KIABI. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Platform Manager (h/f/nb) - CDI
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez KIABI, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à KIABI que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez KIABI. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez KIABI
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de KIABI et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
