Devenir Data Platform Manager chez Kiabi, c'est quoi ? Chez Kiabi, la donnée n'est pas un sujet à part : c'est le moteur de nos décisions commerciales, de notre supply chain, de l'expérience de nos clients et de nos ambitions IA. Pour accélérer, nous construisons une plateforme data groupe solide, industrialisée et scalable, utilisable par toutes nos entités, de la France à l'Asie, des BU indépendantes aux fonctions centrales. Nous cherchons la personne qui prendra la responsabilité technique et produit du Back Engineering de cette plateforme : son architecture, ses pipelines, sa fiabilité, sa sécurité et son coût. Un rôle charnière, à la fois bâtisseur, chef d'orchestre et référent d'un collectif d'ingénieurs. C'est aussi un poste d' interface forte avec l'IT : tu es en dialogue permanent avec les équipes IT (infrastructure, sécurité, cloud, socle applicatif) pour garantir la cohérence, la robustesse et la performance de la plateforme. Où se situe ce poste dans l'organisation Data de Kiabi ? La DataTeam de Kiabi est une direction à part entière, distincte de l'IT , dirigée par le Chief Data Officer (CDO) . Elle s'organise autour de deux logiques complémentaires : des squads Data par domaine métier (Offer, Retail & Client, Supply & Stock, Corporate & Innovation, 2nd Hand & Circularity), chacune pilotée par un Head of Data au plus près du business ; et une squad transverse « Data Components » , qui construit les fondations communes (Data Management, Front Engineering et Back Engineering), pilotée par le Data & IA Components Leader rattaché au CDO. Ce poste porte le périmètre Back Engineering . Les périmètres Data Management (gouvernance, qualité, catalogue, conformité) et Front Engineering / SecOps / FinOps (couche d'exposition, self-service, sécurité et coûts) sont portés par des pairs, sous le pilotage du Data & IA Components Leader. Tu travailles main dans la main avec ces pairs et avec le Continuous Improvement & Operations Manager , et tu animes un chapter Back transverse qui fédère les Data Engineers des squads métier : c'est là que se définissent et se diffusent les standards d'ingénierie communs à toute la DataTeam. Ta mission Tu es responsable de la plateforme technique data de Kiabi sur le périmètre Back Engineering : infrastructure cloud, pipelines, architecture, performance et fiabilité des flux de données. Tu combines une vision produit (roadmap, priorisation par la valeur, delivery) et une expertise d'ingénierie de haut niveau. Vision & stratégie de la plateforme Définir la vision, la roadmap et la target architecture de la plateforme data (Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh) à horizon 2 à 3 ans. Prioriser les cas d'usage selon leur impact business et les besoins de la DataTeam ; arbitrer entre dette technique, performance et nouvelles fonctionnalités. Piloter le backlog produit et le delivery en méthodologie agile (Scrum). Ingénierie, delivery & excellence opérationnelle Définir et maintenir les standards d'ingénierie : patterns de pipelines, gestion des environnements, stratégie de tests (unitaires, intégration, monitoring). Piloter la stratégie cloud (GCP) : dimensionnement, gouvernance des accès (IAM), sécurisation et chiffrement. Garantir les bonnes pratiques CI/CD, l'automatisation, l'observabilité et le monitoring des solutions. Assurer la productivité des Data Engineers : outillage, templates, documentation technique, onboarding. Gérer les incidents critiques (niveau 4) et assurer la continuité de service ; faire le relai avec le Continuous Improvement & Operations Manager pour qu' aucune alerte (Sifflet, infra, pipelines) ne reste sans suite : correction immédiate ou action d'amélioration continue inscrite au backlog. IA & systèmes agentiques : industrialiser la stratégie L'IA générative et les architectures agentiques sont déjà au cœur de la plateforme : nous opérons dès aujourd'hui des agents IA en production. L'enjeu du poste est désormais d' industrialiser cette stratégie agentique et de la passer à l'échelle : Concevoir et opérer les fondations qui accueillent les services LLM / RAG et les agents IA (registre d'agents, orchestration multi-agents, mémoire vectorielle, observabilité). Définir les patterns d'intégration entre agents IA et sources de données internes (BigQuery, Firestore, APIs métier), avec traçabilité et gouvernance. Fiabiliser, sécuriser et optimiser le passage à l'échelle des cas d'usage agentiques (performance, coûts, monitoring). Mener des POCs sur les technologies émergentes (Vertex AI, agent frameworks, Feature Store…) et assurer la veille cloud. Leadership & animation du chapter Back Ce rôle est mixte : tu conjugues encadrement d'équipe et leadership transverse. Encadrer les experts de la squad Data Components et accompagner les Data Engineers (recrutement, montée en compétences, objectifs, entretiens, rituels d'équipe). Animer le chapter Back transverse : tu crées les conditions du consensus, tu éclaires les choix, tu facilites les débats et t'a