En un coup d'œil
- Missions: Renforce les fondations de données pour soutenir l'ensemble de l'organisation.
- Entreprise: Alma, une entreprise innovante avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, assurance santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec d'excellentes opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Transformez des données brutes en ensembles de données fiables et impactez les décisions commerciales.
- Qualifications: Expérience en ingénierie analytique et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
About the team
You will join Alma’s central Data team, which supports a wide range of business teams, including Finance, Product, Marketing, Risk, and Operations.
The team is made up of six Data Analysts, including several experienced colleagues, and works at the intersection of Data Engineering, Data Analytics, and business teams.
Reporting to Gil Marlard , you will help strengthen the data foundations that support reporting, analytics, operational processes, and business decision-making.
This position is a permanent (CDI) role based in Paris, with a hybrid working model, we are also open to full remote in France.
About the job
As an Analytics Engineer, you will help strengthen the data foundations that support the whole organization.
The central Data team serves a wide range of business teams, including Finance, Product, Marketing, Risk, and Operations.
You will join a team of six Data Analysts, including several experienced colleagues, and work at the intersection of Data Engineering, Data Analytics, and business teams.
You will transform raw data into trusted datasets that support reporting, analytics, operational processes, such as deciding which customer to call, and business decision-making.
Our data foundations currently have different levels of maturity across business teams, and part of our ambition is to rebuild and standardize some of them.
Your work will be particularly important in enabling more self-service and conversational analytics for our business teams, by making data easier to find, understand, trust, and use.
A key part of your role will be improving the lineage and governance of our tables, following a medallion-inspired approach with clear layers.
- Data modeling and data quality
- Build and maintain reusable data models, macros, and semantic layers in dbt and Big Query
- Develop staging, intermediate, and mart models following clear data modeling principles
- Implement data quality tests, freshness checks, and documentation
- Improve the lineage, ownership, and discoverability of our most important tables
- Strengthen our semantic layer and ensure that metric definitions are consistent
- Identify and remove duplicated, obsolete, or deprecated datasets and content
- Optimize queries and models for reliability, performance, and cost
- Central Data Analytics Community
- Build reusable data assets that can be leveraged by Data Analysts across different business domains
- Lead enablement by mentoring analysts and training them on dbt, Looker, governance, and metric definitions
- Partner on the data platform roadmap across GCP, Big Query, Argo, dbt, and Looker
- Contribute to keeping our data stack clean, reliable, and easy to maintain
- Participate in code reviews and help define analytics engineering standards
- Discuss and validate data contracts with the rest of the Engineering team
- Collaborate with Data Analysts, Data Engineers, and business stakeholders to deliver trusted and actionable data
- To succeed in this job
- You have at least 2 years of experience in Analytics Engineering, Data Engineering, Data Analytics, or a similar role.
- You have practical experience with dbt, including models, tests, and documentation.
- You have a good understanding of data modeling concepts such as facts, dimensions, keys, and relationships.
- You have experience with Git and pull-request-based development, excellent communication skills, and the ability to collaborate with technical and business teams.
You are fluent in English.
- And it will be nice if you also
- You are familiar with Big Query, Looker, GCP, and Airflow or Argo.
- You have knowledge of Python.
- What's in it for you
- Competitive salary based on 12 months
- Profit-sharing and employee savings plan
- Health insurance: 100% covered by Alma including family package
- Disability insurance: 100% covered by Alma
- Sport: partnerships with Gymlib and Classpass, or €30/month reimbursement for your sports activities
- Maternity/paternity leave: salary maintained at 100% during leave with no seniority requirement. Return to work at 4/5 schedule paid at 100% for 8 weeks.
- Sustainable Mobility Package (FMD): €544.80/year (excluding full-remote contracts)
- Meal vouchers: €10/day, 50% covered by Alma
- Mental health: free access to Mind Day platform
- Paid time off: 25 days/year (+ additional paid leave granted for employees on executive contracts)
- Access to our Learning & Development Platform
- 2 weeks of full remote possible per year in summer
- Video call with a Talent Acquisition team member to understand your path, motivation & present you the role.
- Video call with your future manager to deep dive the role, the team, your profile and answer all your questions.
- Case study presentation with 2 - 3 team members (ideally in house) to assess your practical knowledge.
- 1 or 2 additional interviews customized to the role's level to further assess your skills and team fit.
- At Alma, we believe that diversity fuels innovation and makes our community stronger.
We are committed to building a workplace where every person feels seen, respected, and empowered to do their best work whatever their gender, background, ethnicity, age, sexual orientation, religion, disability or lived experience.
As an equal opportunity employer, we welcome applicants from all walks of life, and all employment decisions are made based on qualifications, merit, and business needs.
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Analytics Engineer employeur : Alma
Alma, située à Paris, est un employeur de choix pour ceux qui souhaitent évoluer dans le secteur dynamique des ventes. Avec une culture d'entreprise axée sur la collaboration et l'innovation, vous bénéficierez d'un encadrement continu et de formations pour développer vos compétences commerciales et en e-commerce. Rejoindre Alma, c'est intégrer une équipe passionnée qui valorise la croissance personnelle et professionnelle tout en contribuant à l'expansion d'une clientèle SMB en Europe.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytics Engineer
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Alma!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Alma.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Alma.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Alma, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Analytics Engineer
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Alma, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Alma s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Alma
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
