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POLYWOOD®

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1001 - 5000 employés

Fondée en 1990

🏭 Fabrication

🛍️ eCommerce

👥 B2C

Manufacturing • eCommerce • B2C

POLYWOOD est un fabricant américain de mobilier extérieur durable et facile à entretenir, conçu à partir d'un bois polymère exclusif et de matériaux résistants aux intempéries. Fondée en 1990 et fabriquée dans des installations en Indiana et en Caroline du Nord, POLYWOOD propose des chaises Adirondack, des ensembles de salle à manger, des sièges profonds, des jardinières, des meubles pour piscines et des accessoires, commercialisés directement aux consommateurs par le biais de son site web et de ses showrooms. L'entreprise met l'accent sur la durabilité et les performances à long terme grâce à des technologies de produits et des garanties (ClimateTuff™, Solidcore™, ColorStay™, POLYWOOD Select™) qui résistent aux éclats, à la pourriture, à la décoloration et aux conditions climatiques extrêmes.

Description

• Design and implement a scalable lakehouse medallion architecture within Databricks. • Establish ingestion, canonical, and business-ready data modeling layers with clear standards and naming conventions. • Build and maintain structured, governed fact and dimension models for enterprise reporting. • Oversee ingestion pipelines using Fivetran, Airbyte, and custom integrations while optimizing cost and performance. • Develop and manage SQL and Python transformation jobs including incremental processing, upsert logic, and snapshot modeling. • Implement orchestration, monitoring, data quality validation, and failure recovery processes. • Define enterprise data governance standards including access controls and reconciliation processes. • Integrate ERP, Shopify, GA4, Google Ads, Meta Ads, and catalog marketing data into unified customer and order models. • Lead and mentor a small team of data and analytics engineers while setting coding and review standards.

🎯 Exigences

• 7+ years of experience in data engineering, analytics engineering, or data architecture. • 3+ years leading data platform or warehouse initiatives. • Expert-level expertise in Databricks and medallion architecture design. • Advanced SQL proficiency and strong Python experience for data transformations. • Experience designing fact/dimension models and implementing incremental pipelines and snapshot logic. • Strong understanding of data governance, access control, and quality frameworks. • Experience integrating commerce, finance, ERP, and marketing data sources into structured models. • Strong communication skills and the ability to collaborate across technical and business teams.

🏖️ Avantages

• Valued Contribution: Build the foundational data infrastructure that powers enterprise decisions. • Growth Opportunities: Shape standards, architecture, and long-term data strategy. • Team Environment: Partner with business leaders and analytics teams to deliver trusted insights. • Purpose Driven Work: Enable scalable analytics that strengthen operations, finance, and commerce performance.