En tant que data analyst, vous aurez la responsabilité de travailler la donnée brute issue des multiples sources du RTB, en utilisant une stack technique riche : python, hive, PySpark, Jinja, etc.

L’enjeu est d’exploiter cette donnée pour en extraire des insights business. Votre terrain de jeu quotidien ira de la traduction d’un besoin client en requêtes complexes permettant de récupérer la donnée puis analyse jusqu’à la conclusion qui éclairera la prise de décision sur des enjeux business. A la croisée du quantitatif et du contexte client, vous aurez un rôle central dans la communication entre les différents métiers du programmatique (media traders, data scientists, chefs de projets, developers, data engineers..).

Cette mission exige donc une double appétence entre la data et le contexte métier que vous aurez l’occasion d’apprendre au quotidien aux côtés de nos équipes Media Trading et DMP. De solides compétences analytiques sont indispensables afin de pouvoir extraire et traiter correctement la donnée. Par ailleurs de bonnes compétences en développement vous permettront de rapidement contribuer à notre librairie interne d’études templatisées (python).

Vous participerez également à l’optimisation des performances des campagnes programmatiques en binôme avec les media traders, grâce à votre apport quantitatif et vos compétences analytiques.

Vous serez proactif dans la proposition d’études, et prendrez des décisions stratégiques pour atteindre les objectifs du client (volume de conversions, coût d’acquisition etc).

Votre rôle autour de la donnée, est ainsi :
• Interne sur l’optimisation des campagnes et l’extraction de la donnée brute en prenant en compte les différents biais la concernant
• Externe sur les communications aux clients, dans leur compréhension des chiffres, via la data visualisation notamment
• Transverse sur :
• l’identification de besoins récurrents et du design de nouveaux templates d’études associés.

L’identification et l’utilisation des différentes sources de données sont les clés de cette mission.
• La veille, sur les outils et l’écosystème, en participant à des meet-up et conférences par exemple

Qualifications

• Master (ou équivalent) avec spécialisation ou expérience en analyse de données, statistiques, ou big data
• Fortes capacités analytiques, goût pour les chiffres et la donnée
• Intérêt pour le marketing digital et relationnel, volonté de tirer des conclusions métier et des insights marketing
• Intérêt essentiel pour un écosystème complexe et dynamique
• Curiosité, rigueur, et convictions sont de mise
• Capacité à travailler en équipe avec des personnes aux profils très différents
• Compétence / appétence pour la data visualisation
• Anglais écrit et oral
Une connaissance de l’écosystème du programmatique et/ou une première expérience de data analyst seraient un plus.

Outils
• Maîtrise de langages de programmation (Python de préférence, autre langage orienté objet sinon)
• Maîtrise des requêtages de base de données (SQL, …)
• Maîtrise d’outils tableurs (Google Spreadsheet ou Excel)
• Connaissances d’outils data viz, dashboard, analytics seraient un plus

Informations complémentaires

Même à 500, on prend le temps de partager entre nous et avec les clients !
• Lors des fameux “Happy Meetings” parisiens suivis en visio par toutes les équipes dans le monde pour partager l’actualité du groupe.
• En se glissant - temporairement - dans la peau de ses collègues avec les “Vis ma vie”.
• Lors des apéros, des cours de yoga, des meetups techniques, des barbecues, de la MMCup (un long week-end d’activités au soleil)… et bien plus encore !
• Et bien sûr avec les clients lors de petits déjeuners et de morning sessions.
• Numberly est certifié Happy Trainees pour la 5ème année consécutive !