Senior Data Analyst

 
Mission

Structurer et piloter l'usage de la data dans l'entreprise :

• définir et faire vivre les
   
  KPIs clés de l'entreprise ;
• garantir une
   
  donnée fiable, bien modélisée, accessible et documentée ;
• offrir des
   
  dashboards clairs, actionnables et partagés

;
- installer une vraie
 
gouvernance de la donnée

(priorités, règles, ownership).

Objectif :
 
meilleure prise de décision, plus de focus business, plus de performance
.

L'équipe Data agit comme un
 
levier stratégique

au service du Comex et des équipes Sales, Growth, Finance, CS. Elle garantit la
 
qualité des données
, la
 
pertinence des modèles
, la
 
fiabilité du reporting

et la
 
cohérence de la vérité chiffrée

à travers l'entreprise.

 
Responsabilités
1. Leadership & gouvernance data

• Définir, prioriser et aligner la
   
  roadmap data

avec les enjeux business.
- Mettre en place une
 
gouvernance claire

: ownership des KPIs, règles de calcul, dictionnaire de données.
- Aligner les parties prenantes, du terrain jusqu'au
 
COMEX
, sur les bons indicateurs à suivre.
- Challenger les demandes data pour focus sur ce qui crée le plus de valeur pour l'entreprise.

2. Analytics & dashboarding

• Concevoir, construire et maintenir les
   
  dashboards clés

pour les équipes métiers et le COMEX.
- Structurer et industrialiser la
 
définition des KPIs
.
- Assurer la
 
cohérence des chiffres

entre les différents outils et rapports.
- Produire des analyses approfondies pour éclairer les décisions stratégiques (funnel sales, churn, pricing, usage produit…).

3. Modélisation & analytics engineering

• Concevoir et maintenir des
   
  modèles de données robustes et pérennes

(modélisation analytique, schémas en étoile, data marts…).
- Travailler main dans la main avec les
 
data engineers

sur le data warehouse et les flux de données.
- Mettre en place / faire évoluer les
 
transformations de données

et les bonnes pratiques d'analytics engineering (actuellement grâce à dbt).
- Structurer des
 
data sets "consommables"

pour la BI, le reporting, les analyses ad hoc et les usages avancés (prédictif, scoring, etc.).

4. Outils & stratégie BI

• Piloter la
   
  stack BI

existante : maintenance, gouvernance des accès, bonnes pratiques.
- Participer aux
 
choix structurants d'outils

(BI, tracking, catalogue de données, qualité, etc.) avec une vision globale entreprise.
- Standardiser les
 
templates de dashboards et rapports
.
- Identifier les frictions actuelles dans l'accès et l'usage de la donnée, et proposer des solutions scalables.
- Faire progresser l'entreprise dans le "self service analytics", et déployer des agents d'aide à l'analyse de données, aussi bien au service de l'équipe data que des équipes métiers.

5. Collaboration et leadership

• Travailler étroitement avec le reste de l'équipe data.
• Travailler en lien direct avec le
   
  C-level

et les leaders métiers (Product, Growth, Sales, CS, Finance).
- Installer une culture
 
data-driven, pragmatique et orientée impact
.
- Faciliter l'appropriation de la data par les équipes (formations, office hours, documentation).

6. Qualité, documentation & amélioration continue

• Mettre en place des
   
  contrôles qualité

sur les données et les pipelines (tests, alertes, monitoring).
- Documenter les sources, les transformations, les tables, les KPIs et les dashboards de manière claire.
- Faire évoluer en continu les modèles et reports en fonction des besoins business.
- Promouvoir les
 
bonnes pratiques data

: versioning, revue de code, revue de dashboards, nomenclatures communes.

Profil recherchéExpérience

• 8+ ans d'expérience

en Data (Data Analyst, Analytics Engineer, BI Analyst…), avec une forte exposition business.
- Expérience significative en
 
modélisation de données / analytics engineering

dans une stack data moderne (warehouse + outil de transformation + BI).
- Première expérience de leadership / rôle de référent

(management direct ou lead fonctionnel).
- Une expérience dans un environnement
 
SaaS / produit digital / scale-up est un plus.
- Diplôme : M2 commerce ou ingénieur.

Compétences requisesCompétences managériales & comportementales

• Capacité à
   
  aligner et challenger

des interlocuteurs de haut niveau (COMEX, directions métiers).

• À l'aise dans un rôle
   
  à la fois stratège et très hands-on
  .
• Forte orientation
   
  impact business

: prioriser ce qui compte vraiment pour l'entreprise.
- Capacité à rendre la data
 
compréhensible et actionnable

pour des non-experts.
- Rigueur, sens de la qualité et culture du "
single source of truth
".
- Esprit d'équipe, pédagogie et goût pour le travail transverse.

Compétences techniques

• Maîtrise avancée de SQL

et des bonnes pratiques de modélisation de données.
- Expérience concrète en
 
analytics engineering

(ex : dbt ou équivalent, tests de données, CI, revue de code).
- Très bonne connaissance d'un
 
data warehouse moderne

(BigQuery, Snowflake, Redshift ou équivalent).
- Maîtrise d'au moins un
 
outil BI

(Metabase, Looker, Power BI, Tableau, etc.) : modélisation, permissions, construction de dashboards.
- Bonne compréhension des
 
pipelines data

(ETL/ELT) et du travail avec des data engineers.
- Capacité à structurer une
 
taxonomie de KPIs

et des conventions de tracking.
- La connaissance de Python ou R pour l'analyse avancée est un plus.
- Anglais professionnel.

Soft skills

• Forte
   
  orientation "client interne"

: comprendre les besoins métiers, les reformuler et les prioriser.
- Capacité à décider et
 
trancher

dans des environnements ambigus ou changeants.
- Aisance à l'oral comme à l'écrit, y compris devant un
 
COMEX
.
- Goût pour les systèmes bien pensés, les modèles propres, et l'amélioration continue.

Stack actuelle

• Airbyte
• BigQuery
• Dagster
• dbt
• Metabase
• Datahub
• Hightouch

Infra & Platform

• GCP
• Kubernetes
• Grafana
• Terraform
• GitHub
• ArgoWorklow & ArgoCD

Notre process de recrutement

• Screening RH avec Thomas, Talent Acquisition Manager (30')
• Management Fit avec Ceydric, Engineering Manager (60')
• Skill Test (90')
• Stakeholders Fit avec des membres de l'équipe RevOps (45')
• Culture Fit

Package : 55/65K€