Data Engineer Full Stack - CDI H/F - QUITOQUE

Le groupe Quitoque

Quitoque est une entreprise engagée de la foodtech qui livre chaque semaine des paniers recettes à cuisiner, avec des produits frais et de saison. Sa mission, forte et concrète, est portée par trois piliers :

• l'anti-gaspi : lutter contre le gaspillage alimentaire ;
• le bon accessible : rendre une alimentation de qualité disponible au plus grand nombre ;
• le soutien aux producteurs : valoriser des filières locales et responsables.

Fin 2025, le groupe accueille Bene Bono, dont le modèle anti-gaspillage prolonge naturellement cette mission. Les deux marques partagent aujourd'hui leurs équipes opérations et transport.

Bene Bono, marque du groupe

Créée en 2020, Bene Bono propose un modèle basé sur l'anti-gaspillage alimentaire, qui redonne aux Français le pouvoir de consommer de façon plus responsable : de manière active, consciente et engagée, au service de l'environnement et de leur budget.

Bene Bono collabore avec des producteurs partout en France pour proposer le meilleur des fruits et légumes bio, de saison, toute l'année, livrés principalement via un réseau de points retraits.

La marque a aussi co-créé sa propre gamme avec des fabricants engagés, à partir de produits qui seraient sinon gaspillés (bouts de pâtes, arrêts de production de chocolat, oeufs un peu petits...), pour offrir de la très grande qualité tout en soutenant ces fabricants toute l'année.

Tu penses en systèmes avant de penser en scripts ? Chez Quitoque, on conçoit notre plateforme data comme un logiciel, avec des couches découplées, des interfaces stables et des tests à chaque frontière. L'infrastructure, les transformations dbt, les dashboards et les modèles de data science vivent tous dans un même monorepo, versionné, testé et revu. Pas d'empilement d'outils SaaS ni de requêtes cachées dans un tableur : ici, l'architecture d'ensemble compte autant que la justesse des chiffres.

Tu construis et fais évoluer cette stack, de l'ingestion des systèmes sources jusqu'aux outils qu'utilisent les équipes métiers. Tu travailles au plus près d'elles pour comprendre leurs besoins, et tu y réponds avec du code bien conçu, testé et documenté. Et il y a de quoi faire : continuer de moderniser l'existant, puis concevoir l'intégration de nouveaux systèmes sources, dont notre futur back-office et la stack data d'une entreprise partenaire.

Tes missions

• Une bonne partie de l'architecture cible est en place (monorepo, infra as code, dashboards as code, tests de bout en bout), mais il reste des projets à migrer. Tu les fais passer sur cette stack en prouvant la parité des chiffres, et tu décides au passage de ce qui mérite d'être réécrit et de ce qui peut disparaître.

• Concevoir les intégrations de demain : notre nouveau back-office et la stack data d'une entreprise partenaire vont arriver. Tu poses l'architecture de leur intégration, de l'ingestion jusqu'aux modèles dbt, pour que les consommateurs en aval ne s'aperçoivent de rien.

• Modéliser la donnée : tu transformes les données brutes en tables propres, testées et documentées avec dbt

• Livrer aux métiers : tu cadres les besoins des équipes Offre, Ops et Marketing, puis tu y réponds par des applications et des enrichissements de notre couche sémantique, qui alimente aussi nos agents IA.

• Faire tourner la plateforme : tu déploies et monitores nos jobs sur Cloud Run, tu maintiens l'infra as code et la CI, et tu corriges les anomalies en production.

Expérience : au moins 4 ans en data engineering, en analytics engineering ou en développement backend, idéalement en start-up ou en scale-up.

Côté technique :

• La conception de systèmes. Tu sais désigner un système, placer ses frontières et argumenter un compromis technique.
• L'écriture de logiciel. Tu maîtrises la conception objet et les interfaces, et tu sais garder la complexité sous contrôle : un module se comprend seul, une abstraction se justifie par un besoin réel. Un parcours de développeur est un vrai plus.
• Les fondamentaux de l'informatique. Tu sais ce que coûte une charge de travail : ce qui tient en mémoire et ce qui doit passer par le disque, ce qui est limité par le calcul et ce qui l'est par les entrées-sorties ou le réseau. Tu en déduis l'infrastructure qu'il faut, ni plus ni moins.
• Un python de production (typage, tests), au quotidien.
• La maîtrise du SQL et une expérience de dbt.
• GCP (BigQuery, Cloud Run, IAM), l'infra as code (Terraform ou équivalent) et la CI/CD.
• Une expérience de migration de données ou de systèmes.
• L'ingestion de données (CDC, Airbyte).
• Le travail avec Claude Code au quotidien. Tu sais écrire une spécification précise avant de lancer l'agent, relire chaque diff avec exigence et vérifier une affirmation par une mesure.
  

Soft skills :

• Le pragmatisme : tu choisis la solution la plus simple qui marche, et tu sais dire non à une abstraction qui ne paie pas.
• La curiosité métier : tu veux comprendre comment un panier est conçu, commandé, préparé et livré, et ce que ça implique pour la donnée.
• Le goût de la transmission : tu documentes ce que tu apprends, pour que le savoir reste dans l'équipe et pas seulement dans ta tête.

Tes interlocuteurs :

• L'équipe Offre : performance du catalogue et des recettes.
• L'équipe Opérations : préparation, qualité de service, prévision des besoins et réduction du gaspillage.
• L'équipe Marketing : acquisition, cohortes et rétention.
• L'équipe Tech : évolution des systèmes sources et intégration du nouveau back-office.

Ton collectif data et tech

Tu rejoins une équipe Data & Tech qui avance sur des projets communs, de l'application client jusqu'à l'entrepôt de données. Pour grandir ensemble, nous rythmons notre quotidien avec des rituels bien ancrés : sprint planning, revues de code, pair programming et partage de connaissances. Ici, une bonne idée se discute, un choix technique s'argumente, et chacun·e apprend des autres.