En un coup d'œil
- Missions: Construire et maintenir des modèles de données pour une prise de décision rapide et fiable.
- Entreprise: Une entreprise innovante qui valorise la culture data-driven.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de croissance professionnelle.
- Autres infos: Travail collaboratif avec des équipes variées et culture axée sur l'impact.
- Pourquoi ce job: Impacte directement les décisions stratégiques avec des données propres et fiables.
- Qualifications: 5+ ans d'expérience en Data, expertise en SQL et dbt.
Le salaire estimé est compris entre 55000 - 65000 € par an.
Mission
Ta mission principale est de construire et maintenir la "colonne vertébrale" de la donnée : Tu agis comme le pont technique entre la Data Engineering et les besoins métiers. Tu es d'abord un bâtisseur (Analytics Engineer) capable de modéliser des données complexes. Tu possèdes aussi la sensibilité business (Data Analyst) pour exploiter ces modèles et répondre aux questions stratégiques quand c'est nécessaire. Ton objectif : Faire en sorte que la donnée soit propre, testée, documentée et prête à l'emploi, pour accompagner une meilleure prise de décision rapide et fiable, plus de focus business, plus de performance. L’équipe Data agit comme un levier stratégique au service du Comex et des équipes Sales, Growth, Finance, CS, Marketing & Product. Elle garantit la qualité des données, la pertinence des modèles, la fiabilité du reporting et la cohérence de la vérité chiffrée à travers l’entreprise.
Stack actuelle
Transformation & Qualité : dbt (Must-have) / dbt tests
Orchestration & Ingestion : Airbyte, Dagster
Warehouse : GCP (BigQuery)
BI & Activation : Metabase, Hightouch
Gouvernance : Datahub
Responsabilités
- Analytics Engineering & Modélisation (Cœur du poste)
Architecture dbt : Concevoir, maintenir et optimiser les modèles de données (staging, intermediate, marts).
Qualité & Robustesse : Mettre en place les tests (dbt tests), le monitoring et assurer la non-régression des données.
Bonnes pratiques Engineering : Appliquer la rigueur logicielle au monde de la data (CI/CD, Versioning/Git, Code Review, Modularité).
Performance : Optimiser les requêtes SQL et les coûts BigQuery. - Data Analysis & Business Intelligence (La compétence "Plus")
Valorisation des modèles : Concevoir, construire et maintenir des dashboards clairs et actionnables sur Metabase basés sur tes propres modèles dbt.
Analyses ad-hoc : Être capable de redescendre sur le terrain de l'analyse pour aider le COMEX ou les équipes (Growth, Sales, Finance) sur des questions complexes (Cohortes, Funnel, Retention).
Structurer et industrialiser la définition des KPIs.
Self-Service : Former les équipes métiers à l'utilisation autonome des données que tu as préparées. - Gouvernance et Stratégie Data
Documentation : Garantir que chaque métrique et chaque table est documentée (dictionnaire de données).
Stakeholders : Travailler étroitement avec les Stakeholders sur la définition des besoins, et faciliter l'appropriation de la data par les équipes.
Teamwork : Travailler main dans la main avec ton équipe sur l'ingestion et les workflow.
Culture : Installer une culture data-driven, pragmatique et orientée impact.
Profil recherché
Expérience 5+ ans d’expérience cumulée dans la Data. Tu as un profil hybride : tu as peut-être commencé comme Data Analyst avant de te spécialiser en technique, ou inversement. Au moins 2 à 3 ans d'expérience spécifique sur dbt et l'Analytics Engineering dans une stack moderne.
Compétences requises
Compétences techniques
SQL Expert : Tu écris du SQL performant, lisible et tu maîtrises les fonctions de fenêtrage et les structures complexes.
dbt & Modélisation : Tu sais modéliser en étoile (Kimball) et tu maîtrises l'écosystème dbt (macros, tests, packages).
Git & CI/CD : Tu es à l'aise avec le flux de développement (branches, PR, merge).
BI : Tu sais construire des dashboards qui racontent une histoire (Metabase, Looker, ou équivalent).
Nice to have : Connaissance de Python (pour des scripts d'automatisation ou Dagster) et des outils d'ingestion (Airbyte/Fivetran).
Soft skills
Rigueur d'ingénieur : Tu détestes le code dupliqué et les "magic numbers".
Pragmatisme : Tu sais construire pour l'avenir tout en livrant de la valeur rapidement (Done is better than perfect).
Communication : Tu sais vulgariser des concepts techniques complexes pour des interlocuteurs non-techniques.
Notre process de recrutement
Screening RH avec Thomas, Talent Acquisition Manager (30')
Management Fit avec Ceydric, Engineering Manager (60')
Restitution du Skill Test avec l'équipe Data (90')
Stakeholders Fit avec des membres de l'équipe RevOps (45')
Culture Fit
Package : 55/65K€
Senior Analytics Engineer (F/H/N) employeur : Combo
Combo est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. En tant qu'Analytics Engineer, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en contribuant à des projets significatifs qui impactent directement les décisions stratégiques de l'entreprise. Situé dans un cadre stimulant, nous valorisons le bien-être de nos employés avec des avantages compétitifs et un soutien constant pour le développement des compétences.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Analytics Engineer (F/H/N)
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Combo
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Combo. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior Analytics Engineer (F/H/N)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Combo, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Combo que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Combo. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Combo
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Combo et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
