En un coup d'œil
- Missions: Modélise et valorise la donnée Ops & B2B pour optimiser les décisions des équipes.
- Entreprise: Respire, une entreprise en pleine croissance avec une culture dynamique.
- Avantages: Responsabilités dès le premier jour et un environnement stimulant.
- Autres infos: Rejoins une équipe Data à taille humaine et fais bouger les mentalités.
- Pourquoi ce job: Transforme le quotidien des équipes grâce à des outils data innovants.
- Qualifications: Expert en SQL et dbt, avec une première expérience en Analytics ou Data.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
En tant que Data Full Stack, tu es responsable de la modélisation et de la valorisation de la donnée Ops & B2B chez Respire. Tu rejoins une équipe Data à taille humaine, composée d’une Data Manager, d’un Data Full Stack en charge des scopes D2C, Product et Marketing, et d’un Data Engineer externe qui nous accompagne sur l’infrastructure. L’équipe intervient auprès de l’ensemble des BU de Respire — Opérations, B2B, D2C, Finance et Marketing — avec une ambition claire : faire de la donnée un véritable levier d’optimisation pour les équipes, et un moteur concret de leurs décisions.
Concrètement, tu branches de nouvelles sources, tu modélises la donnée avec dbt, tu construis des dashboards clairs dans Lightdash et tu garantis la fiabilité du semantic layer — le socle du self-BI que nous déployons actuellement. Ce semantic layer alimente des agents IA qui répondent directement aux équipes, en langage naturel, sur des métriques certifiées. Tu en es le garant, et tu conçois les agents qui maintiennent la documentation et les modèles propres dans la durée.
Chez Respire, l’équipe Data ne se juge pas à ses dashboards mais à ce qu’elle change concrètement pour les équipes. C’est ce qui fait grandir nos rôles : une fois le socle posé, tu passeras de la donnée aux outils — data apps, automatisations, workflows IA — pour transformer le quotidien des équipes Ops & B2B.
Tes missions principales :
- Ingestion et data engineering : Mettre en place de nouvelles sources de données, via Airbyte ou via des flux d’extraction développés sur GCP (Python, Cloud Functions, API). Fiabiliser les pipelines existants : monitoring, alerting, qualité de la donnée en entrée. Documenter chaque source pour qu’elle soit exploitable par l’équipe et par les agents IA.
- Modélisation et semantic layer : Modéliser la donnée Ops & B2B avec dbt (staging, intermediate, marts), avec des tests et une documentation à jour. Être garant·e du semantic layer : définitions des métriques, dimensions, certification des modèles exposés dans Lightdash. Aller chercher le besoin derrière la demande métier et le traduire en modèle réutilisable.
- Dashboards, self-BI et agents IA : Construire des dashboards clairs et visuels dans Lightdash pour les équipes Ops (Logistique, Supply, ADV) et B2B. Accompagner le déploiement du self-BI : former les équipes, certifier les contenus, réduire la dépendance à la data team. Concevoir et faire vivre des agents IA branchés sur le semantic layer : réponses en langage naturel, maintien de la documentation, détection des dérives.
- Roadmap, data products et automation : Imaginer les outils data de demain : data apps, automatisations, activation qui transforment le quotidien des équipes. Évoluer progressivement vers un rôle de Product Engineer data, de l’idée jusqu’à l’outil en production.
Tu es :
- Expert en SQL et dbt, curieux·se du data engineering (Python, GCP, Airbyte).
- Un profil hybride, à la fois technique et business, capable de concevoir des solutions data tout en les valorisant à travers leur impact business, leur contribution à la performance et leur ROI.
- Capable d’aller chercher le besoin derrière un problème métier et de le traduire en modèle.
- Intéressé·e par les agents IA et les LLM appliqués à la data.
- Rigoureux·se sur la qualité et la documentation, parce que tu sais que c’est ce qui rend la data utilisable.
- Animé·e par un vrai drive pour faire avancer les projets dans un environnement dynamique et agile.
Expérience et formation : Une première expérience réussie d’au moins un an en tant qu’Analytics Engineer ou Data Analyst.
Pourquoi nous rejoindre ?
- Une stack data moderne (GCP, dbt, Airbyte, Lightdash) et un terrain de jeu IA concret.
- De vraies responsabilités sur ton scope, dès le premier jour.
- Un contexte dynamique, dans une entreprise en forte croissance et en pleine expansion internationale.
- L’occasion de faire bouger les mentalités et de montrer toute la valeur de la donnée.
Data Full Stack – CDI – Paris employeur : Respire
Respire est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et stimulant pour le poste de Responsable Approvisionnement. Avec une culture d'entreprise axée sur l'innovation et la collaboration, nous valorisons l'autonomie et l'ambition de nos employés, tout en leur offrant des opportunités de croissance professionnelle dans un secteur en pleine expansion. Rejoindre notre équipe, c'est participer à une aventure passionnante où chaque contribution compte et où le bien-être au travail est une priorité.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Full Stack – CDI – Paris
✨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 Respire!
✨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 Respire.
✨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 Respire.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Respire, 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 Data Full Stack – CDI – Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Respire, 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 Respire 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 Respire
✨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.
