Ingénieur Data E-commerce (VIE)

Dans le cadre de projets e-commerce à forte composante data, nous accompagnons nos clients dans la structuration, l’intégration et l’exploitation de leurs données produits et business.

Nous intervenons notamment sur des outils comme les PIM (Quable, Akeneo), connectés à des écosystèmes e-commerce (sites marchands, ERP, CRM, outils BI, marketplaces).

Nous recherchons un·e Ingénieur·e data e-commerce (VIE), avec une forte capacité d’apprentissage, une appétence pour les outils data et une bonne compréhension des enjeux métiers.
La maîtrise préalable des PIM ou des outils data n’est pas obligatoire.

🎯 Objectifs du poste

• Monter en compétence sur les outils de gestion de data e-commerce - (PIM,DAM)

• Comprendre les enjeux business et techniques des clients e-commerce

• Aider à concevoir et implémenter des modèles de données produits adaptés

• Accompagner les clients dans la prise en main et l’évolution de leur PIM

• Participer activement à des projets menés en méthodologie agile

🧩 Missions principales

Compréhension des besoins clients

• Participer et co-animer des ateliers clients (data, produit, e-commerce, organisation)

• Recueillir les besoins métiers (marketing, e-commerce, catalogue, internationalisation)

• Analyser les contraintes techniques et l’existant data du client

  Intégration d’outils data e-commerce

• Participer à l’intégration et au paramétrage d’outils liés à la data :

  • PIM (Quable, Akeneo)

  • Outils de diffusion e-commerce

  • Outils de reporting et de pilotage

• Comprendre et contribuer aux flux de données (imports, exports, API, fichiers)

• Collaborer avec les équipes techniques et métiers

  Modélisation et qualité des données

• Contribuer à la définition du modèle de données produit

• Aider à structurer la “golden data” e-commerce

• Participer à la mise en place de règles de qualité, de cohérence et de gouvernance des données

  Gestion de projet en méthodologie agile

• Travailler au sein d’une équipe projet agile

• Participer aux rituels (planning, suivi, revues)

• Suivre l’avancement des tâches et documenter les livrables

• Être force de proposition dans les choix fonctionnels et data