KERING Data Tech Lead

Contexte

L’équipe Data & IA apporte au Groupe les expertises nécessaires pour tirer toute la valeur des données. Elle délivre des produits et services Data & IA, du conseil interne ainsi que des outils destinés aux collaborateurs du Groupe et des Maisons.

Nous sommes actuellement à la recherche d’un(e) Tech Lead Data pour intégrer l'équipe.

Votre opportunité

En tant que DATA Tech Lead, vous jouerez un rôle transverse clé au sein du chapter Analytics Engineering.

Votre mission principale : piloter les activités de développement dans équipe faciliter l’alignement, la cohérence et la performance des pratiques analytics engineering à l’échelle des domaines.

Assurer la qualité du delivery en respectant la gouvernance dès la conception (by design) pour accélérer l’adoption des politiques et règles (sécurité, conformité, FinOps, etc.).

En parallèle, vous serez un ambassadeur technique des pratiques d’AI-assisted engineering, contribuant à structurer et sécuriser l’usage de l’IA dans les activités analytics engineering.

Vous agirez comme point central de synchronisation entre Tech Leads, Product Owners, Architectes, Chapter Leads et l’équipe Data Platform en contribuant aux décisions d’architecture en rédigeant et en relisant des Architecture Decision Records (ADR), afin de garantir une exécution fluide et alignée avec la stratégie du Groupe.

Ce rôle n’est pas centré sur la responsabilité d’un produit unique, mais sur la capacité à permettre aux équipes et aux leaders techniques de maximiser leur impact collectif.

Comment vous allez contribuer

Faciliter la communication et l’alignement

• Contribuer à la coordination entre les Tech Leads de différents domaines
• Être le point central de synchronisation des priorités, dépendances et risques, en apportant une vision technique transverse sur les enjeux d’analytics engineering (modélisation, pipelines, qualité, outillage)
• Diffuser de manière cohérente la vision et la stratégie du chapter au sein du data domaine

Garantir la cohérence des pratiques

• Harmoniser les pratiques analytics engineering entre les domaines
• Promouvoir les standards du chapter (qualité du code, observabilité, documentation, delivery)
• Accompagner l’adoption des principes d’architecture et de gouvernance

Piloter la delivery transverse

• Suivre l’avancement des initiatives structurantes (outils, quality, fondations data)
• Etre responsable de la qualité du delivery tout en respectant les délais
• Identifier et remonter les risques, dépendances et blocages
• Contribuer à améliorer la prévisibilité des livraisons

Orchestrer la coordination inter-domaines

• Consolider les informations issues des squads pour le leadership
• Faciliter la collaboration entre Analytics Engineering et les autres chapters (Product, BI, AI, Architecture, Platforms)
• Assurer l’alignement entre enjeux business et exécution technique

Porter les initiatives d’AI-assisted engineering

• Agir comme référent et ambassadeur technique sur l’utilisation de l’IA dans les pratiques analytics engineering.
• Contribuer à la définition des guidelines et des processus de gouvernance autour de l’usage de l’IA (outils de génération de code, copilots, automatisation)
• Structurer les pratiques de validation, revue et fiabilisation des outputs générés par l’IA
• Identifier les cas d’usage à fort impact et accompagner leur adoption dans les squads
• Collaborer avec les équipes AI, Architecture et Security pour garantir un usage responsable, sécurisé et compliant
• Suivre l’adoption et l’utilisation de l’usage de l’IA (outils de génération de code, copilots, automatisation) - DORA metrics

Développer les équipes et la culture

• Accompagner les Analytics Engineers dans leur développement
• Favoriser une communauté forte basée sur le partage et la responsabilité collective
• Promouvoir une culture d’excellence technique, d’amélioration continue et d’utilisation raisonnée de l’IA

Comment définir le succès à 12 mois

• Un alignement renforcé entre les domaines data et une meilleure fluidité de collaboration
• Des pratiques d’ingénierie harmonisées et adoptées à l’échelle du chapter
• Une meilleure visibilité sur la delivery et les risques
• Des pratiques d’AI-assisted engineering cadrées, adoptées et maîtrisées (guidelines, contrôles, retours d’expérience)
• Une communauté de Tech Leads engagée et en progression

Qui êtes-vous

• Expérience significative en tant que Data Tech Lead, Senior Data Engineer
• Forte compréhension des enjeux de data analytics engineer
• Capacité à influencer et coordonner sans autorité hiérarchique
• Excellentes compétences en communication, synthèse et facilitation
• Compréhension des principaux processus métier dans le Retail, la Supply Chain, le Customer et l’Omnichannel, ainsi que des enjeux liés à la data et à l’analytics.
• Solide capacité d’analyse et de résolution de problèmes
• Intérêt marqué pour les sujets d’AI-assisted development et d’industrialisation de ces pratiques

Compétences techniques

• Diplôme de niveau Master (Bac+5 ou équivalent) en informatique, systèmes d’information ou dans un domaine connexe.
• Maîtrise des architectures data (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh)
• Expertise sur les environnements cloud et leur architecture (InfraAsaCode, multi-Cloud)
• Excellente maîtrise de SQL, ETL/ELT et modélisation de données
• Solides compétences en Python, notamment pour le data engineering, l’automatisation et l’intégration d’outils d’IA
• Expérience avec des bases de données (Oracle, BigQuery…)
• Expertise sur GCP (BigQuery, Cloud Storage, Airflow…)
• Expérience avec DBT
• Excellente maîtrise pratique de l’Infrastructure as Code (IaC), des pipelines CI/CD et de l’automatisation.
• Compréhension des mécanismes de génération de code assistée par IA et de leurs limites
• Compréhension des environnements agentic (Déploiement, Orchestration, et supervison)
• Connaissance des environnements Agile @ scale (Jira, Confluence)
• Solide maîtrise des environnements de production et des processus ITIL associés (Incident, Problem et Change Management)

Soft skills

• Leadership naturel et posture collaborative
• Organisation, rigueur et proactivité
• Empathie et esprit d’équipe
• Capacité à évoluer dans des environnements complexes
• Esprit critique et capacité à challenger les outputs IA

Si ce poste vous enthousiasme mais que votre expérience ne correspond pas parfaitement à tous les critères, nous vous encourageons à postuler. Nous valorisons le potentiel, l’agilité d’apprentissage et la diversité des perspectives.

Pourquoi nous rejoindre ?

Dans un contexte où l'IA redéfinit les règles de l'industrie du luxe, de la création à l'expérience client, de la supply chain à la personnalisation, la capacité de Kering à embarquer l'ensemble de ses collaborateurs dans cette transformation sera un facteur déterminant de sa compétitivité future. Or la transformation Data & IA ne se décrète pas, elle se vit, au quotidien. Ce poste vous donne la responsabilité de changer la manière dont 47 000 collaborateurs perçoivent, comprennent et utilisent la Data et l'IA au quotidien. Vous serez à l'intersection de la communication, de la formation et de la stratégie, avec un impact direct sur l'adoption de l'IA à l'échelle de l'un des groupes de luxe les plus emblématiques au monde. Rejoignez une équipe Data & IA passionnée et en croissance, où votre contribution aura un fort impact et une grande visibilité au niveau Groupe.

A travers ses collaborateurs, Kering s'engage en faveur de la diversité. Nous croyons que la diversité sous toutes ses formes - genre, âge, nationalité, culture, handicap, croyances religieuses et orientation sexuelle - enrichit le lieu de travail. Nos collaborateurs ont ainsi des opportunités pour exprimer leurs talents, à la fois individuellement et collectivement, et cela contribue à renforcer notre capacité d'adaptation à un monde en mutation. En tant qu'employeur de l'égalité des chances, nous accueillons et considérons les candidatures de tous les candidats qualifiés, indépendamment de leurs antécédents.