Decathlon est une entreprise française de grande distribution de sport et de loisirs, créée en 1976 par Michel Leclercq.
Introduction
Decathlon accélère sa transformation digitale avec pour mission de devenir LA plateforme numérique sportive qui permettra aux clients de découvrir notre univers à travers de nombreuses expériences locales centrées sur le sport.
Notre but est de créer un écosystème ouvert afin de connecter de nombreux acteurs et services tiers, de manière sûre et performante.
Nos équipes digitales basées à Lille, Paris et Amsterdam regroupent plus de 1500 collaborateurs qui sont unis pour construire et faire grandir des produits numériques dans le but de toujours offrir la meilleure valeur à nos utilisateurs.
Decathlon Digital
Et si la Tech nous permettait de réinventer le sport de demain et de devenir la plus grande plateforme numérique sportive ? c’est l’objectif que nous nous fixons chez Decathlon.
“Rendre durablement les plaisirs et les bienfaits du sport accessibles au plus grand nombre” est notre mission depuis toujours. Une vocation qui atteint aujourd’hui son paroxysme en augmentant l’expérience du sport par les technologies et répondant aux besoins de nos 500 millions d’utilisateurs à travers le monde.
Nous créons ainsi de nouvelles expériences pour les sportives et sportifs – coaching virtuel, programmes de fidélité, expériences intelligentes en magasin, offres de produits neufs et d'occasion, mais aussi services de location d'une large gamme de produits Decathlon et de partenaires.
Decathlon Digital, c’est aujourd’hui plus de 5000 profils techniques : software engineers, product managers, expert·e·s de la data, du Cloud et de la cybersécurité, en France et à l’étranger, implantées à Paris, Lille, Nantes, Lyon, et Amsterdam.
L’initiative Pricing au sein de Decathlon Digital
Notre vision de “Pricing Excellence” repose sur la mise en place d'une approche globale de la gestion de la croissance des revenus (RGM) orientée vers l'établissement du juste prix pour le consommateur.
Dans cette démarche, notre objectif fondamental est d'établir une tarification basée sur les données, cherchant à équilibrer le coût total, la perception du prix par le consommateur, et la viabilité financière de l'entreprise.
Intégrer l’équipe Pricing représente une contribution significative à une ambition particulièrement forte dans l'exploitation des outils digitaux, des données, ainsi que des approches d'intelligence artificielle. Cette approche vise non seulement à maximiser les revenus, mais également à garantir une adaptabilité, une efficacité opérationnelle, et une orientation résolument axée sur le client, créant ainsi les bases d'un succès durable à long terme.
Au sein de cette initiative, une équipe dédiée se compose d'un centre d'excellence spécialisé dans le pricing, accompagné d'une équipe transversale dédiée aux données et à l'intelligence artificielle. Ces équipes travaillent de concert pour développer des solutions novatrices et industrielles reposant sur une utilisation judicieuse des données et des avancées en matière d'intelligence artificielle. L'objectif est d'optimiser la tarification de manière proactive, de répondre aux attentes changeantes du marché, et de favoriser une expérience client exceptionnelle.
Stack technologique
Execution Engine
Databricks, EKS, Sagemaker
Payload
Python, Spark, Scikit-Learn, Tensorflow, Pyspark
CICD
Github Actions
Serving
Docker, Protobuf, gRPC
Model registry, Model Tracking
MLFlow
Orchestration
Airflow
Documentation / code
Git, Confluence
Data Visualisation
Tableau
Monitoring
Datadog, Giskard
Vos responsabilités
En tant qu’Analytics Engineer, vous aurez l’occasion de :
Collaborer étroitement avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts afin d’identifier les opportunités d'améliorer les datasets et pipelines existants
Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation et nettoyage de données qui servent aux dashboards, modèles IA et analyses de données
Participer à la création d’une infrastructure solide et optimale pour l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) de données à partir de nombreuses sources
Identifier, concevoir et implémenter les processus d’amélioration des pipelines, de la qualité et fiabilité des flux de données
Définir la stratégie