En un coup d'œil
- Missions: Contribue à la construction et à l'évolution de notre plateforme de données.
- Entreprise: Tiime, start-up française innovante au service des entrepreneurs.
- Avantages: Salaire compétitif, carte Ticket restaurant, prime d'intéressement et télétravail.
- Autres infos: Cadre de travail bienveillant avec horaires flexibles et culture d'entreprise axée sur le bien-être.
- Pourquoi ce job: Impacte directement l'utilisation des données au sein d'une équipe dynamique.
- Qualifications: Expérience en Analytics Engineering, maîtrise de SQL et compétences en transformation de données.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
Qui sommes-nous ? Tiime est une start-up française créée en 2015. Chez Tiime, nous développons LA super app pour entreprendre, au service des entrepreneurs et des experts-comptables. Côté entrepreneur, la super app regroupe un maximum de fonctionnalités pour gérer son entreprise au quotidien : facturation, achats, stockage des documents, compte pro… Le tout en une seule application pour simplifier l'entrepreneuriat ! Côté expert-comptable, Tiime propose le meilleur de la technologie en mettant à disposition des outils simples et puissants pour gagner en productivité, booster la croissance et repenser l'expérience client. Précurseur en matière d'intelligence artificielle, Tiime est un acteur majeur de la digitalisation de la comptabilité et de la gestion financière des entreprises. Tiime a récemment franchi une nouvelle étape de son développement en devenant établissement de paiement après l'obtention de sa licence auprès de l'ACPR et Plateforme de Dématérialisation Partenaire (PDP) immatriculée, renforçant ainsi son ambition de proposer une plateforme toujours plus complète au service des entrepreneurs. À travers ses produits, Tiime accompagne aujourd'hui plus de 300 000 entrepreneurs et 3 000 cabinets d'expertise comptable. Notre ambition ? Accompagner 1 entrepreneur sur 3 dans la création de son entreprise et devenir le logiciel comptable leader du marché français.
Ce qu'on te propose pour ce poste : Au sein d'une équipe de 3 personnes, tu contribueras à la construction, à la fiabilisation et à l'évolution de notre plateforme de données, au service de l'ensemble des marques du groupe. En collaboration avec les équipes techniques, métiers et finance, tu auras pour principales missions :
- Comprendre et qualifier les besoins des équipes métiers afin de leur fournir des données fiables et adaptées à leurs enjeux opérationnels et décisionnels.
- Concevoir, modéliser et transformer les données à l'aide de SQL et dbt, en intégrant les problématiques business propres à nos différentes activités.
- Participer au développement et à l'optimisation de notre Data Lake sur Databricks : création et structuration des tables, amélioration des performances et maintenance des modèles de données.
- Contribuer à la gouvernance et à la qualité des données : mise en place de tests, documentation des tables, gestion des accès et fiabilisation des données mises à disposition.
- Accompagner les équipes dans l'exploitation des données et la mise à disposition d'indicateurs de performance (KPI), notamment à travers des outils comme Tableau, Databricks.
Tu interviendras sur des projets variés et transverses, avec un véritable impact sur l'utilisation de la donnée au sein du groupe.
Ce que nous pouvons t'apporter :
- Un package additionnel, en plus de ton salaire fixe : 10 € en carte Ticket restaurant, avec la carte Swile (prise en charge à 50%)
- Une prime d'intéressement
- La prise en charge à hauteur de 50% de ton abonnement si tu viens au bureau en transports en commun, ou le bénéfice du forfait mobilité durable si tu viens en vélo ou en trottinette au bureau
- L'accès à une plateforme privilégiée pour avoir pleins de réductions !
Un cadre de travail bienveillant et innovant : Le dynamisme et la bonne humeur d’une entreprise à taille humaine. Une culture d’entreprise qui favorise le bien être des équipes : tu seras régulièrement sondé(e) car ton avis compte ! Un cadre de travail pour favoriser ton équilibre vie Pro – vie Perso : Congés supplémentaires, Plusieurs jours de Télétravail, Horaires Flexibles.
Profil recherché : Tu disposes d'une expérience d'au moins 3 ans sur des missions d'Analytics Engineering ou de Data Engineering, avec une forte dimension de transformation et de modélisation des données. Tu possèdes une excellente maîtrise de SQL. Tu connais idéalement dbt, ou disposes d'une solide expérience en transformation SQL te permettant de monter rapidement en compétences sur cet outil. La connaissance de Databricks et/ou de Python constitue un véritable plus. Tu es à l'aise pour échanger avec des interlocuteurs métiers, comprendre leurs problématiques et les traduire en solutions techniques. Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne autonome, rigoureuse et organisée, capable de travailler sur plusieurs sujets et de s'adapter à des priorités évolutives. Curieux(se), tu aimes comprendre le fonctionnement des métiers et découvrir de nouveaux environnements. Enfin, tu sais prendre du recul, proposer des améliorations et faire preuve de réactivité lorsque les enjeux opérationnels le nécessitent.
Analytics Engineer - Full Remote (F/H) in Lille employeur : Tiime
Tiime est une start-up dynamique et innovante qui offre un environnement de travail bienveillant, favorisant l'épanouissement personnel et professionnel. En rejoignant notre équipe Sales, tu bénéficieras d'un cadre de travail flexible avec des congés supplémentaires, des opportunités de développement de compétences, ainsi qu'un package attractif incluant des primes et des réductions. Avec notre label Great Place to Work, nous nous engageons à créer une culture d'entreprise où chaque voix compte et où le bien-être de nos équipes est une priorité.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytics Engineer - Full Remote (F/H) in Lille
✨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 Tiime
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Tiime. 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 Analytics Engineer - Full Remote (F/H) in Lille
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Tiime, 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 Tiime 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 Tiime. 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 Tiime
✨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 Tiime et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
