Senior Analytics Engineer (F/H/N)

Combo; Paris; Hybride; EUR 55 000 - 65 000; Plein temps

Résumé du poste

Combo recherche un Analytics Engineer/Data Engineer pour construire et maintenir la colonne vertébrale de la donnée, assurer la qualité, les tests et la documentation afin de faciliter les décisions rapides et pertinentes. Vous travaillerez à l’interface entre Data Engineering et les métiers pour transformer les modèles en dashboards actionnables.

Vous aurez un rôle hybride: architecture dbt, monitoring, et capacité à produire des analyses ad-hoc et des dashboards sur Metabase ou équivalent.

Qualifications

• 5+ ans d’expérience cumulée dans la Data.
• Profil hybride possible entre Data Analyst et Data Engineer.
• Minimum 2 à 3 ans d'expérience spécifique sur dbt et Analytics Engineering dans une stack moderne.

Responsabilités

• Architecture dbt: Concevoir, maintenir et optimiser les modèles de données (staging, intermediate, marts).
• Qualité & Robustesse: Mettre en place les tests (dbt tests), le monitoring et assurer la non-régression des données.
• Bonnes pratiques Engineering: Appliquer CI/CD, Versioning/Git, Code Review, Modularité.
• Performance: Optimiser les requêtes SQL et les coûts BigQuery.

Connaissances

SQL

dbt

Git

CI/CD

Data storytelling

Communication

Pragmatisme

Rigueur d'ingénieur

Outils

Dagster

Airbyte

Fivetran

Metabase

Looker

Python

Description du poste

Mission

Ta mission principale est de construire et maintenir la \"colonne vertébrale\" de la donnée :

• Tu agis comme le pont technique entre la Data Engineering et les besoins métiers,


• Tu es d'abord un bâtisseur (Analytics Engineer) capable de modéliser des données complexes,


• Tu possèdes aussi la sensibilité business (Data Analyst) pour exploiter ces modèles et répondre aux questions stratégiques quand c'est nécessaire.

Ton objectif : Faire en sorte que la donnée soit propre, testée, documentée et prête à l'emploi, pour accompagner une meilleure prise de décision rapide et fiable, 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, Marketing & Product. 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.

Stack actuelle

• Transformation & Qualité : dbt (Must-have) / dbt tests


• Orchestration & Ingestion : Airbyte, Dagster


• Warehouse : GCP (BigQuery)


• BI & Activation : Metabase, Hightouch


• Gouvernance : Datahub

Responsabilités

1. Analytics Engineering & Modélisation (Cœur du poste)

• Architecture dbt : Concevoir, maintenir et optimiser les modèles de données (staging, intermediate, marts).


• Qualité & Robustesse : Mettre en place les tests (dbt tests), le monitoring et assurer la non-régression des données.


• Bonnes pratiques Engineering : Appliquer la rigueur logicielle au monde de la data (CI/CD, Versioning/Git, Code Review, Modularité).


• Performance : Optimiser les requêtes SQL et les coûts BigQuery.

2. Data Analysis & Business Intelligence (La compétence \"Plus\")

• Valorisation des modèles : Concevoir, construire et maintenir des dashboards clairs et actionnables sur Metabase basés sur tes propres modèles dbt.


• Analyses ad-hoc : Être capable de redescendre sur le terrain de l'analyse pour aider le COMEX ou les équipes (Growth, Sales, Finance) sur des questions complexes (Cohortes, Funnel, Retention).


• Structurer et industrialiser la définition des KPIs.


• Self-Service : Former les équipes métiers à l'utilisation autonome des données que tu as préparées.

3. Gouvernance et Stratégie Data

• Documentation : Garantir que chaque métrique et chaque table est documentée (dictionnaire de données).


• Stakeholders : Travailler étroitement avec les Stakeholders sur la définition des besoins, et faciliter l’appropriation de la data par les équipes.


• Teamwork : Travailler main dans la main avec ton équipe sur l’ingestion et les workflow.


• Culture : Installer une culture data-driven, pragmatique et orientée impact.

Profil recherché

Expérience

5+ ans d’expérience cumulée dans la Data.

• Tu as un profil hybride : tu as peut-être commencé comme Data Analyst avant de te spécialiser en technique, ou inversement.


• Au moins 2 à 3 ans d'expérience spécifique sur dbt et l'Analytics Engineering dans une stack moderne.

Compétences requises

Compétences techniques

• SQL Expert : Tu écris du SQL performant, lisible et tu maîtrises les fonctions de fenêtrage et les structures complexes.


• dbt & Modélisation : Tu sais modéliser en étoile (Kimball) et tu maîtrises l'écosystème dbt (macros, tests, packages).


• Git & CI/CD : Tu es à l'aise avec le flux de développement (branches, PR, merge).


• BI : Tu sais construire des dashboards qui racontent une histoire (Metabase, Looker, ou équivalent).


• Nice to have : Connaissance de Python (pour des scripts d'automatisation ou Dagster) et des outils d'ingestion (Airbyte/Fivetran).

Soft skills

• Rigueur d'ingénieur : Tu détestes le code dupliqué et les \"magic numbers\".


• Pragmatisme : Tu sais construire pour l'avenir tout en livrer de la valeur rapidement (Done is better than perfect).


• Communication : Tu sais vulgariser des concepts techniques complexes pour des interlocuteurs non-techniques.

Notre process de recrutement

• Screening RH avec Thomas, Talent Acquisition Manager (30')


• Management Fit avec Ceydric, Engineering Manager (60')


• Restitution du Skill Test avec l'équipe Data (90')


• Stakeholders Fit avec des membres de l'équipe RevOps (45')


• Culture Fit

Package : 55/65K€