Data Engineer Manager

Baobab Groupe est composé de 7 filiales, sa société Holding est à Paris, où se trouve son comité de direction et dispose également d’un centre de services partagés à Dakar. Ces deux entités regroupent les fonctions stratégiques et supports du groupe. Vous évoluez au sein de l’équipe Data. L’équipe, rattachée à la ligne TRANSFO est organisée en 3 pôles de compétences (Data Engineering , Data Analytics, Data Science) s’articulant autour d’une plateforme Data sur le cloud (GCP) accessible pour l’analyse et la modélisation. Le rôle de Manager Data Engineering / Data Governance Officer est stratégique pour

• Renforcer la robustesse, la scalabilité et la gouvernance de la Data Platform
• Piloter l’alignement entre les besoins data et les orientations de l’architecture d’entreprise
• Encadrer une équipe technique tout en définissant une vision d’évolution à long terme
• Participer activement à la mise en place de la gouvernance des données : catalogue, documentation, qualité, sécurité, accessibilité, lineage

Responsabilités

Leadership et Vision

• Définir une stratégie d’évolution de la Data Platform (GCP, BigQuery, dbt, Airbyte…) alignée sur les ambitions métiers et les choix d’architecture globale
• Collaborer avec l’équipe d’architecture d’entreprise pour établir des standards communs (interopérabilité, sécurité, modélisation, services data)
• Porter une vision produit de la plateforme data, en lien avec les parties prenantes internes (Analytics, Science, Métier, IT) et les équipes architecture
• Participer à la feuille de route data en alignement avec la stratégie du groupe Encadrement et montée en compétences
• Encadrer une équipe de Data Engineers, favoriser la montée en compétence (code review, pairing, mentoring)
• Promouvoir des pratiques DevOps/DataOps/Finops modernes (CI/CD, tests, monitoring, documentation)
• Instaurer une culture d’amélioration continue et de transparence dans les processus d’ingénierie
• Favoriser la montée en compétence métier de l’équipe, afin d’améliorer la compréhension des cas d’usage, des indicateurs clés et des objectifs fonctionnels Excellence technique et delivery
• Piloter la conception, l’industrialisation et la documentation de pipelines de données complexes avec Airbyte, dbt, Cloud Composer / Workflows, BigQuery
• Garantir la qualité, la sécurité, la performance et la conformité des pipelines (RGPD, auditabilité, différentes banques centrales de nos filiales…)
• Superviser les intégrations avec les systèmes métiers (Core Banking, APIs, CRM, etc.) en collaboration avec les architectes IT
• Piloter les problématiques de fraîcheur de la donnée, avec une attention particulière portée au traitement en temps réel ou quasi-réel lorsque nécessaire (ex : flux de transactions, scoring dynamique, alertes temps réel) Data Governance
• Participer activement à la mise en place et à l’évolution de la gouvernance de la donnée au sein du groupe (centrée sur la conformité, la traçabilité, la qualité et l’accès)
• Définir et faire respecter les standards de documentation, de sécurité, de lineage et de qualité de données, en lien avec les architectes, les équipes IT et les métiers
• Collaborer à l’animation du catalogue de données (métadonnées, dictionnaires, ownership fonctionnel et technique)
• Soutenir la mise en œuvre d’une culture “data responsable” : respect du RGPD, auditabilité, minimisation des risques opérationnels ou réglementaires
• Travailler étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes de contrôle pour garantir un cadre de gouvernance robuste et évolutif sur les datasets critiques (KYC, scoring, crédit, transactions…)

Formation / Diplômes

Formations & expériences attendues

• Diplôme d’ingénieur ou master en informatique/data

Expérience

• Expérience réussie de 6 à 10 ans en Data Engineering, dont au moins 2 à 3 ans dans un rôle de lead ou de manager
• Maîtrise approfondie de GCP, SQL avancé, dbt, outil d’ingestion Modern (Airbyte/Fivetran), orchestration (Cloud Composer / Airflow), data warehouse (BigQuery, Snowflake…)

Profil recherché

Profil (compétences comportementales) requis Compétences clés

• Capacité à structurer une architecture data à l’échelle
• Maîtrise des outils de traitement massivement parallèles
• Vision claire des enjeux cloud / data mesh / sécurité
• Bonne compréhension des problématiques finance / bancaire (T24, Core Banking, risque, KYC…)
• Bonne connaissance en architectures de data warehousing (ex : BigQuery, Redshift ou Snowflake) et des environnements Cloud (ex : GCP, AWS ou Azure) Compétences comportementales
• Leadership naturel et capacité à fédérer une équipe technique
• Pédagogie, capacité à vulgariser les enjeux data auprès des directions fonctionnelles
• Orientation produit, rigueur, autonomie, agilité
• Connaissance des outils de BI : Looker, Superset, Metabase
• Familiarité avec les frameworks IA générative (GPT, Gemini, LangChain)
• Expérience en environnement multi-pays / multi-cultures

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