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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Platform Manager - CDI H/F - **Company:** Kiabi S.A - **Location:** Lezennes, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Airflow, BigQuery, Cloud Computing, Cyber Security, Continuous Integration, Data Infrastructure, Data Warehousing, DevOps, Identity and Access Management, Scrum Methodology, DataOps, Data Streaming, Strategies of Testing, Google Cloud, Large Language Models, Technical Debt, Generative AI, Firebase, Build Server, Gitlab, Git, Data Lakes, Information Technology, Data Management, Terraform, Dynatrace - **Published:** September 10, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83214338.html ## About the Role Chez KIABI, nous croyons en une expérience professionnelle unique, où chaque talent peut s'épanouir, innover et créer un impact positif. Notre engagement repose surtrois piliers essentiels, Formation Bac +5 (informatique, data science, école d'ingénieur ou équivalent).7 ans d'expérience minimum en ingénierie data, dont une première expérience de management technique ou d'animation d'un collectif d'ingénieurs.Solide maîtrise d'une stack data cloud moderne, idéalement GCP (BigQuery, Dataform, Cloud Composer, Cloud Build).Culture DevOps / DataOps confirmée : CI/CD (GitLab), Infrastructure as Code (Terraform), observabilité (Dynatrace).Bonne connaissance des architectures data modernes (Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh).Une expérience (ou une forte appétence) sur l'IA générative et les architectures agentiques (LLM, RAG, Vertex AI, orchestration multi-agents) sera un atout majeur, car l'industrialisation de notre stratégie agentique est un enjeu central du poste.Sensibilité SecOps & FinOps : gouvernance des accès, sécurité, pilotage et optimisation des coûts cloud.Côté posture, tu es reconnu·e pour ton leadership technique et transverse, ta forte orientation valeur business, ta capacité à arbitrer entre enjeux techniques et métiers, ta communication claire et structurée, ta culture de la documentation et ta posture de facilitateur / servant leader. Tu es à l'aise aussi bien en revue d'architecture qu'en échange avec des parties prenantes métier.Ta stack au quotidienCloud & Data : GCP (IAM, BigQuery, Dataform, Cloud Composer) · CI/CD & Infra : GitLab, Terraform, Cloud Build · Observabilité : Dynatrace, Sifflet · Architecture : Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh · IA & agents : Vertex AI, LLM/RAG, frameworks agentiques., * Formation Bac +5 (informatique, data science, école d'ingénieur ou équivalent). * 7 ans d'expérience minimum en ingénierie data, dont une première expérience de management technique ou d'animation d'un collectif d'ingénieurs. * Solide maîtrise d'une stack data cloud moderne, idéalement GCP (BigQuery, Dataform, Cloud Composer, Cloud Build). * Culture DevOps / DataOps confirmée : CI/CD (GitLab), Infrastructure as Code (Terraform), observabilité (Dynatrace). * Bonne connaissance des architectures data modernes (Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh). * Une expérience (ou une forte appétence) sur l'IA générative et les architectures agentiques (LLM, RAG, Vertex AI, orchestration multi-agents) sera un atout majeur, car l'industrialisation de notre stratégie agentique est un enjeu central du poste. * Sensibilité SecOps & FinOps : gouvernance des accès, sécurité, pilotage et optimisation des coûts cloud. Côté posture, tu es reconnu·e pour ton leadership technique et transverse, ta forte orientation valeur business, ta capacité à arbitrer entre enjeux techniques et métiers, ta communication claire et structurée, ta culture de la documentation et ta posture de facilitateur / servant leader. Tu es à l'aise aussi bien en revue d'architecture qu'en échange avec des parties prenantes métier. Ta stack au quotidien Cloud & Data : GCP (IAM, BigQuery, Dataform, Cloud Composer) · CI/CD & Infra : GitLab, Terraform, Cloud Build · Observabilité : Dynatrace, Sifflet · Architecture : Lake House, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh · IA & agents : Vertex AI, LLM/RAG, frameworks agentiques. EUR Management d'équipe Intelligence artificielle API Google cloud platform Optimisation des coûts Gestion des données Git Création d'une base documentaire ## Description 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 coeur 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'assures que les décisions sont prises collectivement et comprises de tous. Tu ne décides pas seul·e : ton autorité est celle de la facilitation. - Préparer et animer les séances du chapter, formaliser décisions et points ouverts, suivre leur exécution et garantir leur redescente dans les squads via les ambassadeurs. - En cas de blocage persistant, escalader au Data & IA Components Leader avec les options et la nature du désaccord. - Produire les livrables du chapter : comptes-rendus (< 48h), backlog vivant du chapter, roadmap des standards. Adoption & valeur - Suivre l'adoption et l'usage de la plateforme ; garantir que les composants sont accessibles et utilisables par tout le groupe Kiabi : équipes France, Asie, BU indépendantes et services détachés. - Assurer la satisfaction des utilisateurs (Data Engineers, squads métier) et une création de valeur mesurable. ## Related Videos - [GitLab CI pipelines for a whole company](https://www.wearedevelopers.com/videos/143-gitlab-ci-pipelines-for-a-whole-company) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Shifting Stress to Progress— Understanding DevOps to do DevOps Better](https://www.wearedevelopers.com/videos/268-shifting-stress-to-progress-understanding-devops-to-do-devops-better) - [Shipping Faster with Less: Render on Cloud Hosting, AI Workloads, and the Future of DevOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/1894-shipping-faster-with-less-render-on-cloud-hosting-ai-workloads-and-the-future-of-devops) - [Alibaba Big Data and Machine Learning Technology](https://www.wearedevelopers.com/videos/37-alibaba-big-data-and-machine-learning-technology) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) ## Related Articles - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Got AI ideas but no money? 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