Reference code: JR135892
Since its creation in 1952 by Gaby Aghion, Parisian Maison, Chloé, has championed a vision of liberated and free femininity. Driven by a desire to challenge the rigid codes and silhouettes of 1950s haute couture, Gaby Aghion defined an elevated, accessible and vibrant perspective on fashion. One that could accompany women in their newly freer daily lives, allowing for freedom of movement.
From its beginnings, Chloé has distinguished itself through a culture of collaboration, consistently showcasing new talents including Karl Lagerfeld, Stella McCartney, Phoebe Philo, and Clare Waight Keller. At the heart of this collaborative creativity is a desire to bring together the Maison values and savoir-faire, to cultivate a Youthful Spirit and a sense of Freedom, Optimism, Collective and Authenticity. To this day, these are our core values which inspire every member of the Chloé Maison.
Under the current creative direction of Chemena Kamali, the Maison is writing a new chapter in its history. True to Gaby Aghion's legacy, we place our clients at the heart of everything we undertake, whether through the quality of our creations or the attention paid to their experience with the Maison, which aims to be unique and memorable.
L’analyse de données occupe une place importante dans ce rôle : en parallèle du data engineering, vous travaillerez étroitement avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins, explorer les données, produire des analyses et des reportings, et formuler des recommandations claires à partir des résultats.
MISSIONS :
- Concevoir, développer et maintenir des architectures de données et des pipelines ETL/ELT robustes sur GCP, à l’aide de dbt et d’outils d’orchestration.
- Transformer les données brutes en jeux de données fiables, prêts pour l’analyse, et en modèles de données adaptés aux besoins métier.
- Réaliser des analyses concrètes et développer des reportings permettant aux équipes métier de comprendre la performance et de prendre des décisions éclairées.
- Collaborer avec les équipes IT et les interlocuteurs métier pour traduire leurs questions en solutions data et communiquer clairement les enseignements des analyses.
- Améliorer la qualité des données, la fiabilité des pipelines, la sécurité, les performances et la maîtrise des coûts.
PROFIL :
- Au moins 2 ans d’expérience en data engineering, avec une expérience pratique de GCP en production.
- Une solide maîtrise de SQL et Python, ainsi qu’une expérience concrète de dbt pour la transformation, la modélisation, les tests et la documentation des données.
- Une connaissance de l’écosystème Google : BigQuery, Cloud Storage, Dataflow/Apache Beam, Pub/Sub et Cloud Composer/Airflow ou Workflows.
- Une connaissance de Looker et un fort esprit d’analyse : vous aimez explorer les données, interpréter les résultats et expliquer ce qu’ils signifient pour les équipes métier.
- Une expérience dans la mise à disposition de jeux de données prêts pour l’analyse dans Looker ou d’autres outils de BI, accompagnés de contrôles fiables de la qualité des données.
- Une familiarité avec Git, les revues de code, les tests automatisés et la CI/CD.
- De solides compétences en communication et une excellente maîtrise de l’anglais, à l’écrit comme à l’oral. Une expérience dans le retail ou le luxe est un plus.
