HRIS - Lead Analytics Engineer (f/m/d)

Job description

Lead Data Engineer - HR Data Migration (Workday) - People VF Dans le cadre d'un remplacement en interne, nous recrutons un·e Lead Data Engineer , basé·e à Lille. Nous souhaitons accélérer la transformation et la digitalisation de nos processus RH, en partie grâce à une forte maîtrise de nos données People et de leurs usages. Pour accompagner cette transformation, nous déployons une plateforme RH mondiale (Workday) qui intégrera un CORE RH et plusieurs modules de talent management pour les 65 pays dans lesquels Decathlon est implanté. Votre mission : Au croisement de la stratégie et de l'exécution technique, vous serez le/la garant·e technique de la migration de nos données depuis nos systèmes legacy vers Workday. En tant que Lead Data Engineer, vous concevrez l'architecture de transformation, piloterez la création des pipelines de données, et mettrez en place un monitoring rigoureux pour assurer une migration "zéro défaut". Vous travaillerez sous la responsabilité du Program Leader et en étroite collaboration avec les équipes projet locales et globales. VOS RESPONSABILITÉS PRINCIPALES 1. Architecture et Stratégie de Transformation des données : Définir l'architecture technique et la stratégie de migration des données de nos systèmes sources (legacies) vers le template cible Workday. Identifier le périmètre technique de la migration et concevoir des modèles de données répondant aux exigences fonctionnelles et de sécurité. Documenter de manière précise les systèmes sources, les flux, et les règles de transformation complexes. 2. Ingénierie et Développement (Hands-on & Leadership) : Concevoir, développer et superviser des pipelines de données robustes, évolutifs et sécurisés (ETL) pour extraire, transformer et charger les données locales vers la plateforme mondiale. Définir et implémenter les règles de transformation avancées pour adapter nos données historiques aux standards stricts de l'intégrateur Workday. Assurer l'intégrité, le chiffrage et la sécurité des données RH (données sensibles) tout au long du processus. 3. Monitoring des erreurs, Tests et Qualité des données : Mettre en place les outils de monitoring des pipelines et de gestion des erreurs (alerting, logs) pour identifier, isoler et corriger les anomalies en temps réel lors des phases de tests et de "Go-Live". Concevoir des mécanismes de contrôle qualité automatisés (Data Quality) pour garantir…