Votre mission

Structurer la couche de transformation, choisir et déployer l’outil BI adapté à nos besoins, et devenir le point de référence data pour l’ensemble de l’entreprise. Un rôle à fort impact, avec une autonomie totale sur les choix techniques et méthodologiques.

Extraction, Transformation & Modélisation des données

• Contribuer à la couche de transformation sur notre data warehouse existant

• Appliquer les best practices de modélisation (schéma en étoile, documentation, tests)

• Garantir la qualité et la cohérence des données via des tests automatisés

• Documenter le modèle de données pour le rendre accessible à toute l’équipe

Business Intelligence & Analytics

• Évaluer, choisir et déployer notre outil BI (Metabase, Lightdash, Looker, Preset…)

• Créer les dashboards internes pour piloter l’activité

• Définir et implémenter les métriques business (KPIs SaaS, cohorts, analyses produit)

• Rendre les équipes autonomes dans l’accès et l’exploitation des données

• Répondre aux besoins d’analyse ad hoc et aux questions stratégiques de l’équipe dirigeante

• Contribuer à la culture data-driven de l’entreprise

Intégration & Maintenance

• Gérer l’intégration de nouvelles sources de données dans le warehouse

• Monitorer la qualité des données et anticiper les problèmes

• Optimiser les performances des requêtes et des dashboards

• 3-5 ans d’expérience en analytics engineering, data analysis avancée ou data engineering orienté BI

• SQL expert : modélisation, optimisation, requêtes complexes (fenêtres, CTEs, etc.)

• Expérience avec dbt ou forte appétence à l’apprendre rapidement

• Maîtrise d’au moins un outil BI : Metabase, Looker, Lightdash, Tableau, Power BI…

• Connaissance des data warehouses cloud : BigQuery, Snowflake, Redshift ou équivalent

• Python : scripts d’automatisation et d’analyse (pas besoin d’être expert)

• Git : versionning du code et collaboration

Qualités personnelles

• Sens business fort : vous comprenez les enjeux métier et savez traduire un besoin en modèle de données

• Autonomie : vous êtes capable de mener un projet de bout en bout

• Pédagogie : vous savez vulgariser et former des profils non-techniques

• Rigueur : la qualité des données est votre obsession

• Proactivité : vous anticipez les besoins et proposez des solutions

Atouts appréciés

• Expérience en startup ou scale-up (environnement rapide et changeant)

• Connaissance des métriques SaaS B2B (ARR, MRR, churn, LTV, CAC, cohorts…)

• Appétence pour l’IA appliquée à la data (LLM, automatisation, data quality)

• Notions de data engineering (Airflow, Fivetran, Airbyte)

• Entretien avec un membre de l’équipe des Ressources Humaines

• Entretien avec l’équipe technique : présentation d’un cas technique

• Entretien sur site avec notre CEO