Experte sanction - fh

Créer une alerte emploi pour cette recherche

Senior Executive Vice President • Sartrouville

Dernière mise à jour: il y a 23 jours


Description de poste

InVivo est l'un des premiers groupes européens agricoles avec un chiffre d'affaires de près de 10 milliards d'euros et un effectif de plus de 13 000 salariés, dont environ 10 000 en France. Implanté dans 38 pays, il regroupe 90 sites industriels. Ce pilier de la souveraineté alimentaire intervient sur toute la chaîne de valeur en s'appuyant sur chacun de ses métiers stratégiques : Agriculture ; Malterie ; Meunerie / Boulangerie / Viennoiserie / Pâtisserie / Ingrédients ; Jardinerie et distribution alimentaire ; Négoce international de grains ; Viti-vinicole. Un pôle global transverse de solutions innovantes et digitales complète le dispositif pour accélérer la transformation de ces métiers. Créée en InVivo Digital Factory, cette entité est en charge de la transformation digitale du Groupe InVivo. Nous agissons pour la performance durable du groupe en proposant des solutions et services numériques, construits et opérés dans le cloud, notamment un socle technologique et un ensemble de produits SaaS agTech et Retail à forte valeur ajoutée. Trois axes de transformation digitale sont prioritaires :

* L'amélioration des interactions clients (omnicanalité, e-commerce, blockchain, etc.),
* L'excellence opérationnelle et l'expérience salarié (social learning, pilotage de process par la data, outils collaboratifs, méthodes agiles),
* L'émergence de nouveaux modèles économiques (recurrence des revenus, « data as an asset », serviciel, collaboratif, désintermédiation).

Au sein de la Digital Factory du Groupe InVivo, vous prenez en charge la collecte de données issues de sources variées (systèmes d’information traditionnels ou NoSQL, systèmes de production, IoT, logs, événements, etc.). Vous assurez la connectivité, analysez le modèle des données sources et comprenez les enjeux métiers pour définir une modélisation adaptée des DataSets.

Vous prenez en charge la transformation de ces données (nettoyage, normalisation, préparation), pour appliquer les traitements analytiques des Data Scientists ou les traitements décisionnels des Data Analysts.

En tant que senior de l’équipe Data Engineering, vous maintenez la relation avec les PO, en apportant votre expertise en architectures de flux de données, qualité des flux et des données, ainsi que sécurité.

Vous participez activement à l’acculturation des métiers.

Les locaux de la Digital Factory sont à La Défense, avec jusqu’à 60% de télétravail.


Les missions

1. Recueillir et analyser les besoins en données, en collaboration avec Data Product Owner, Data Analysts et Data Scientists, et identifier de nouvelles sources pertinentes.
2. Coordonner la mise en place de l’architecture Data & Analytics, en garantir le bon fonctionnement, la disponibilité, l’évolution et la performance des outils.
3. Développer et maintenir les pipelines d’intégration de données et la qualité des données, en collaboration avec les équipes concernées.
4. Industrialiser et automatiser la chaîne de valeur de la donnée, en intégrant algorithmes décisionnels et modèles prédictifs.
5. Veiller aux nouvelles technologies et solutions, participer à la R&D.
6. Faire évoluer les pratiques dans son domaine, en étant actif dans des réseaux de veille.
7. Avec une formation en ingénierie ou master spécialisé en data, avec une expertise Big Data, vous avez au moins 5 ans d’expérience dans un poste similaire.
8. Vous faites preuve d’adaptabilité, de bonnes capacités de communication, de rigueur, curiosité, esprit d’analyse et de synthèse. Vous appréciez le travail en équipe, êtes organisé, autonome et avez le sens de l’initiative. La maîtrise de l’anglais est indispensable.
9. Compétences techniques : excellente maîtrise de Python, C#, connaissance des architectures Big Data (Spark, Hadoop), SQL avancé, bases NoSQL (Neo4j, MongoDB), outils d’analyse et méthodologies statistiques, outils ETL (dbt, DataFactory, Databricks), environnement Cloud Azure, Azure DevOps, connaissances en Machine Learning, mode Agile.
#J-18808-Ljbffr