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BÆRSkin Tactical Supply Co. (divbrands)

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51 - 200 employés

Fondée en 2019

🏭 Fabrication

💼 Conseil

📦 Logistique

Manufacturing • Consulting • Logistics

BÆRSkin Tactical Supply Co. (divbrands) est une marque de vêtements tactiques et de plein air, en vente directe aux consommateurs, qui conçoit, fabrique et vend des sweat-shirts, vestes, pantalons, sacs à dos et accessoires résistant aux intempéries pour une utilisation urbaine et en extérieur. La société met l'accent sur des matériaux techniques durables et des caractéristiques fonctionnelles (imperméabilité, protection contre le vent, style modulaire/tactique) et propose ses produits aux randonneurs, campeurs, travailleurs de plein air, et pour un usage quotidien en ville. BÆRSkin opère une boutique en ligne avec des canaux de vente au détail et en gros, met en avant des avis clients positifs, des ventes saisonnières et des cadeaux, des packs et des équipements testés par des experts.

Description

• Concevoir et exploiter la plateforme de données couvrant l'ingestion, la transformation, la modélisation et la mise à disposition (serving) • Gérer Fivetran et des extractions personnalisées, les transformations dbt, BigQuery et Metabase, avec orchestration Airflow • Créer des modèles de données exploitables par les métiers pour l'attribution, les cohortes, le LTV, la conversion, les retours et le fulfilment • Travailler directement avec le marketing, la finance et les opérations pour traduire les questions métier en jeux de données • Remettre en question les demandes métier incorrectes quand cela est nécessaire • Assurer la fiabilité via des tests, du monitoring, des alertes, le suivi de fraîcheur et la résolution des incidents • Surveiller et maîtriser les coûts du data warehouse et des outils • Permettre l'auto-service métier grâce à des modèles documentés, une sémantique cohérente et des tableaux de bord fiables • Utiliser quotidiennement des outils d'IA pour le codage afin d'accélérer les livraisons • Rejoindre une équipe data de deux personnes avec responsabilité individuelle dès la première semaine

🎯 Exigences

• Au moins 3 ans d'expérience pratique en data engineering ou dans un poste similaire • Maîtrise avancée de Python et SQL, y compris la rédaction, la lecture et l'optimisation de requêtes en production • Expérience en production avec dbt ou un outil de transformation équivalent • Expérience d'orchestration en production avec Airflow, Dagster ou Prefect • Solide connaissance de la modélisation des données sur les data warehouses, data lakes et lakehouses • Expérience d'un entrepôt analytique cloud : BigQuery préféré, ou Snowflake, Redshift ou ClickHouse • Utilisation quotidienne d'outils d'IA pour le développement et capacité à expliquer un exemple récent concret, y compris la validation et les corrections • Anglais niveau minimum B2/C1 • Recouvrement minimum de 4 heures avec les horaires de travail de l'UE • Approche pragmatique avec preuve de travaux livrés personnellement au cours des 90 derniers jours • Expérience souhaitable dans un domaine commercial à fort volume et orienté client • Expérience avec Databricks ou le traitement distribué souhaitable • Expérience en streaming et quasi‑temps réel souhaitable • Docker, Terraform et CI/CD pour les workflows data souhaitables • Le portugais est un plus

🏖️ Avantages

• Télétravail intégral • Salaire compétitif avec évaluations de performance régulières • 26 jours de congés payés • Congé parental • Formation et budget pour une certification cloud de niveau professionnel • Collègues de qualité et absence de couches hiérarchiques entre vous et la prise de décision • Une stack que vous pouvez faire évoluer : si quelque chose ne va pas, vous pouvez le corriger