Analytics Engineer confirmé Corail Analytics
Conseil en stratégie et outils data pour entreprises.
CDI
Paris
Télétravail fréquent
50K à 60K € par an
Les compétences que l’on cherche
Aisance à l'oral
Git
Looker
Zendesk
Tableau
+8
Votre nouvelle entreprise
10 collaborateurs
IT / Digital
Big Data
Âge moyen : 30
Créée en 2020
Corail Analytics est un cabinet de conseil spécialisé en data et IA qui accompagne les organisations dans la structuration et l’exploitation de leurs données, avec une expertise sur la couche sémantique et l’analytics engineering.
Nous intervenons aussi bien sur l’architecture et les plateformes data cloud, l’analytics engineering, la restitution via BI moderne, l’embedded analytics et l’IA appliquée à la donnée.
La mission de Corail Analytics est de poser les fondations nécessaires pour que la donnée serve efficacement la décision et que l’IA génère un impact métier mesurable.
L’entreprise accompagne principalement des décideurs data (Head of Data, Data Platform Architects), des équipes techniques (Data Engineers, Analytics Engineers) et des équipes métier (finance, opérations, marketing, produit) dans des secteurs variés, des scale-ups aux grandes entreprises, qui cherchent à structurer leur stack data moderne, fiabiliser leurs indicateurs et déployer du self-service ou de l’IA sur des bases solides.
Vos missions au quotidien
Vous faites le lien entre les données brutes et les décisions des métiers. Vous recueillez les besoins, définissez les KPI avec les équipes, construisez les modèles dbt et la couche sémantique, puis formez les utilisateurs pour qu'ils deviennent autonomes.
Exemples de mission menées par des Analytics Engineer chez Corail Analytics :
Blank (néobanque pour professionnels) : un Analytics Engineer intégré à l'équipe data pendant 5 mois. Migration de la modélisation d'AWS DataBrew vers dbt, unification de 4 sources (plateforme, core banking, HubSpot, Zendesk), puis 4 dashboards pour le CODIR, les Ops et la Conformité.
Kolecto (SaaS de gestion pour TPE et PME) : structuration du product analytics. Fiabilisation du tracking, modélisation dbt, glossaire commun aux équipes Produit, Growth, Marketing et Sales, et 4 dashboards suivis par 12 à 33 utilisateurs actifs chacun.
Cartier : pilotage unifié des coûts et du ROI marketing par pays, avec Looker, dbt et GCP.
Animer des ateliers avec les équipes métier (marketing, produit, finance, ventes) pour définir des KPI partagés et arbitrer les définitions.
Modéliser les données dans dbt : couches de transformation, tests, documentation.
Construire la couche sémantique et les dashboards dans Omni, Looker ou autre outil de BI
Former les équipes clientes : administrateurs, développeurs et utilisateurs métier.
Restituer des analyses aux décideurs et recommander des actions.
Accompagner les nouveaux clients Omni lors de leur prise en main de l'outil (formations, sessions de co-développement, débogage).
Télétravail flexible : au moins 1 jour par semaine au bureau.
Formation interne : sessions sur dbt, Omni, Looker et Kestra.
Certifications prises en charge : dont la certification Omni dans les 3 premiers mois.
Mutuelle : Alan, prise en charge à 100% par l'employeur.
Congés : 10 jours de RTT.
Prime de cooptation : 1 500 € pour toute recommandation qui aboutit à un recrutement.
Carte Swile 11€
Matériel : Macbook, écran.
Abonnement Gymlib avec abondement employeur
Ce que l’on cherche
Indispensable :
4 à 6 ans d'expérience en Analytics Engineering, Data Analytics ou BI.
dbt en production : modélisation, tests, documentation.
SQL avancé et modélisation dimensionnelle.
Omni ou Looker en production, ou Power BI, Tableau, Hex en production.
Un data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake, MotherDuck ou Redshift) et Git.
Expérience de la définition de KPI avec des équipes métier.
Aisance à l'oral pour animer un atelier ou une formation.
Apprécié :
Omni et Power BI tous les deux, ou une certification dbt, Omni ou Looker.
Une expérience de l'IA générative appliquée à la donnée (text-to-SQL, assistants d'analyse).
La maîtrise d'au moins un domaine métier, démontrée sur des cas concrets : product analytics, funnel marketing et attribution, pilotage financier, détection de fraude, supply chain ou pricing.
Python, un orchestrateur (Kestra, Airflow).
Une première expérience en agence ou en ESN.
Ce qui fera la différence :
Vous posez la question « pour décider quoi ? » avant d'ouvrir l'éditeur SQL.
Vous savez résumer un sujet complexe en 3 points pour un directeur métier.
Vous aimez transmettre et voir une équipe cliente devenir autonome.
Vous avez envie de contribuer à la construction de l'agence
Avantages
Nos étapes de recrutement
Etape 1 : Un échange de 45 minutes avec Florence, directrice du développement
Etape 2 : Un test technique d'1 heure avec deux consultants : un exercice SQL en direct et un échange sur un projet que vous avez mené. Aucun test à faire chez vous.
Etape 3 : Un échange d'1 heure avec les cofondateurs.
Une réponse sous 48 heures après chaque étape
Chiffres clés
En bref
Année de création
2020
Nombre d'employés
10
Âge moyen
30
Répartition du personnel
