My Job Glasses a de fortes ambitions en 2024, notamment renforcer ses équipes Produit & Tech afin de lancer avec succès sa toute nouvelle application SaaS (“Odyssey”), dans l’objectif de soutenir nos nouveaux partenariats institutionnels.
En tant que Data Analyst, tu rejoindras l’équipe data avec notamment Cyril notre CTO et Valentin, notre Head of Operations, et collaboreras avec notre équipe Tech et nos équipes business.
Ton objectif est d’aider les équipes de My Job Glasses sur leurs enjeux d’exploitation de données (alimenter les différentes équipes en dashboards, analyses et recommendations, participer aux reflexions stratégiques), afin d’améliorer la performance de notre plateforme, en particulier :
L’équipe customer success, qui a besoin de calculer la performance de nos programmes et la satisfaction des utilisateurs
Les équipes growth et marketing, qui ont besoin d’anticiper l’effet de certaines actions de marketing digital, et vérifier leur impact après déploiement
L’équipe produit, qui a besoin de métriques d’utilisation des fonctionnalités pour arbitrer les priorités de développement
L’équipe Institutionnel, qui doit analyser l’impact de ses actions et produire le reporting nécessaire dans le cadre de projets
L’équipe de direction, qui a besoin de dashboard à jour pour suivre la performance global et préparer le reporting investisseurs
Nous travaillons principalement avec :
Transformation : DBT (Data Build Tool)
Data Warehouse : SQL (BigQuery)
Orchestration : Python
Data visualisation : Metabase & Tableau
Data synchronisation : Airbyte
Gestion de projet : Asana
Devenir le référent data de My Job Glasses, valoriser la maîtrise de la data au plus proche des équipes métier, en alliant technicité et compréhension des enjeux business.
Analytics Engineer (40%)
Objectif : modéliser et tester les données de nos applications à partir de la data warehouse pour les unifier et les rendre plus exploitables en data analysis.
Modéliser la donnée de manière efficace et adaptée au besoin de réutilisation (performance, indexation, création de vues, matérialisation..) avec DBT
Documenter ces modèles de données, élaborer des bonnes pratiques
Fiabilisation de la donnée sous jacente : mettre en place des tests de qualité des données
Data analyst (40%)
Objectif : réaliser des visualisations de données, faire des enquêtes data, répondre aux besoins des équipes, faire du suivi d’objectifs, récupérer de la data supplémentaire. Tu seras un évangéliste de la culture data et de l’analyse auprès des équipes, et tu travailleras sous un format agile en arbitrant tes priorités.
Exposer les données dans nos outils de BI et de visualisation (Metabase, rapports d’équipe, etc.).
Faire de la veille sur les données d’orientation (par ex. projets GAIA-X).
Assurer le suivi des objectifs principaux de My Job Glasses et aider les entreprises à comprendre et piloter leurs données (OKR, North-Star-Metrics)
Remontée d’alertes auprès des équipes business et formation afin de les amener à construire eux mêmes des rapports, des metrics & analyses
Autre rôles (20%) - compétences optionnelles
Data(base) engineer : Aider à concevoir les nouveaux modèles des applications en développement (nouvelles fonctionnalités produit, migrations de données).
DataOps : Acheminer les données des services externes dans nos data warehouses, et automatiser le tout.
Tu te projettes dans un métier Analytics Engineering sur des technos comme DBT et avec une composante data visualisation (sur Metabase ou Tableau)
Une expérience avec des modèles de data en production
Continuer à utiliser des data warehouse et les outils de stack moderne qui gravitent autour (agrégateur de données, transformations ELT)
Interagir tout au long de ta mission avec plusieurs pôles métiers : institutionnel, customer success, produit, marketing et tech
Profil
≥4 ans d’expérience en tant que data analyst, analytics engineer
Capacité à communiquer et à vulgariser : on s’attend à ce que tu diffuses le mindset data qui permettra aux équipes de devenir de plus en plus précises et autonomes
Organisation & autonomie : tu sais arbitrer ton temps entre livraison et exploration et tu travailles rigoureusement
Anglais courant (niveau C1 ou C2)
Compétences
Tu es un expert SQL
Tu connais les modèles de données classiques (Kimball, Data Vault, star schema..)
Tu connais les bonnes pratiques et les outils data & dev (git)
Tu sais comment présenter les données sous le meilleur format (Data Analysis)
Tu sais comment nettoyer et transformer les données pour générer des dataset optimisés (Analytics Engineering)
Tu sais te débrouiller pour automatiser des petites choses (scripts Google Sheet, synchro de données, taper dans des APIs, etc)
Extra
De l’expérience avec des RDBMS, BigQuery, DBT
Tu as déjà travaillé avec des données d’interaction entre utilisateurs
Tu as une expérience en tests automatiques sur les données
Tu as une expérience avec Airflow ou similaire
Même si tu ne maîtrises qu’une partie des compétences listées ci-dessus, n’hésite pas à postuler ! Nous pourrons discuter des ajustements à la fiche de poste au regard de tes envies et de tes compétences.
Projet lauréat France 2030 - dans le cadre d’un projet qui répond à l’AMI Compétences et Métiers d’Avenir, afin de promouvoir l’Industrie grâce à 1000 ambassadeurs de la filière agroalimentaire et 1000 ambassadeurs de la filière aéronautique et spatiale
Une start up en croissance rentable
Un fort impact sociétal : lutter contre les inégalités de destin et remettre les interactions humaines au coeur de l’orientation et du monde professionnel, car elles sont un facteur clé d’épanouissement.
Conditions de télétravail avantageuses (2 jours par semaine et 1 semaine continue par trimestre)
La semaine de 4 jours une semaine sur 2 (i.e. un vendredi off une semaine sur 2, à l’issue de ta période d’essai)
Et pleins d’autres petites attentions : des budgets pour le développement personnel, le télétravail, le sport (Gymlib), une super mutuelle Alan Blue, des locaux dans le coeur de Paris à Bastille, des fruits & snacks à dispo, les derniers équipements Apple …
Un call RH rapide
Un case study à préparer chez soi
Un entretien de debrief du case study et de tes expériences avec Cyril, CTO et Valentin, Head of Operations
Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Données/Business Intelligence”.