Depuis sa création, Aramisauto transforme l'achat et la vente automobile et propose aux consommateurs des solutions simples et innovantes pour acheter et vendre sa voiture en toute confiance.
Grâce à notre leadership digital (2M de visiteurs uniques sur aramisauto.com chaque mois et 13ème entreprise de la Tech Française selon le classement FW500 2019) et à nos promesses différenciantes (voitures d'occasion reconditionnées en usine et garanties, voitures neuves jusqu'à -30%, satisfait ou remboursé 15j/1000km, livraison à domicile), nous réinventons l'achat et la vente de voitures.
Présent en France, Belgique et Espagne, le groupe a réalisé en 2018 un chiffre d'affaires de près de 700 millions d'euros, a vendu plus de 55 000 véhicules et compte 700 collaborateurs. Avec 60% de croissance en 2018, dont 15% en France, notre ambition est de devenir la solution réflexe pour tous ceux qui veulent changer de voiture en Europe.
Son pôle Data, fort d'une culture Business Driven, travaille en étroite collaboration au quotidien avec les équipes métier sur des analyses et des produits Data qui permettent à Aramisauto de se différencier dans l'expérience proposée à nos clients.
Data scientists,data engineer et architectes Data travaillent en équipe à développer des produits data de A à Z basés sur un écosystème technique Best in class. Une ambiance de travail conviviale avec une diversité de métiers et de problématiques permettant des échanges avec des interlocuteurs variés.
Vos responsabilités
Bonjour !
Je suis Anne-Claire, Chief Data Officer chez Aramisauto.com. Dans le cadre de notre développement, je recherche pour mon équipe un(e) :
Lead Data Architect H/F
Votre mission :
Vos principales missions sont :
Définir la vision, la roadmap et piloter la plateforme data d'AramisAuto.
Développer et superviser les data pipeline notamment le tracking des visiteurs, et la réconciliation online/offline et cross device.
Construire l'architecture et accompagner les data scientist dans l'industrialisation des produits data science (nos derniers produits : recommandation, stress marketing, ranking produit, estimation en ligne).
Manager l'équipe de data engineers
Être le référent technique Data et le garant de la fiabilité ainsi que de la scalabilité des produits Data en utilisant les services Cloud.
Assurer une veille technologique permanente.
Notre environnement technique :
Architecture : distributed computing, event-driven architecture, micro-services, Real-time, Batch
Data Store : Amazon S3
BDD : Redshift, Snowflake
NoSQL: Elasticsearch, DynamoDB, REDIS
Streaming/ETL : Amazon Kinesis, Talend
Orchestrateurs : Rundeck, Airflow
Coding : Python, NodeJS, SQL
DevOps : Docker, Terraform , CloudFormation, Jenkins, Git.
Dashboarding : Kibana, CloudWatch
BI/ DataViz : Qlik, Power BI
Déploiement : Blue-Green, Canary-release