Data AnalystNotre équipe Data est en pleine transformation pour devenir un pilier de plus en plus stratégique au sein de l’entreprise, avec un focus total sur les enjeux business et le développement produit. Rattaché(e) au Head of Data, vous jouerez un rôle central dans l’alignement stratégique de notre entreprise en transformant les données en leviers de croissance et de prise de décision rapide.
Impact stratégique : En tant que Data Analyst (Full Stack), vous contribuerez directement aux décisions stratégiques de l’entreprise et aurez une influence tangible sur notre trajectoire de croissance.
Évolution et autonomie : Vous rejoindrez une équipe en évolution, avec de fortes responsabilités et une autonomie importante.
Culture de valeurs fortes : Joie et bienveillance, audace, confiance et franchise sont au cœur de notre environnement de travail.
Équilibre vie pro / vie perso : Mode de travail hybride (télétravail jusqu’à trois jours par semaine) et bureaux situés au cœur de Paris (Métro Sentier - Bourse). Les classiques jours de RTT et prise en charge de la mutuelle santé.
Alignement Business et KPI : Comprendre les besoins stratégiques pour aligner les actions avec nos objectifs (OKRs) à court et long terme, en particulier sur les indicateurs comme le cashflow, l’EBITDA et le suivi des performances commerciales.
Intégration et optimisation de données : Améliorer l’intégration des données dans les processus métier et construire des dashboards permettant un suivi régulier et précis des KPIs.
Analyses prédictives et insights actionnables : Prédire les tendances et proposer des ajustements opérationnels pour favoriser des décisions proactives.
Gestion technique des données : Participer à la mise en place et à l’optimisation de notre data warehouse, sur toute la chaîne, notamment via les modèles de données dbt et la maintenance des pipelines de données.
Expérience requise : Bac +5 en ingénierie, commerce ou équivalent, avec au moins 2-3 ans d’expérience en tant que Data Analyst, idéalement en e-commerce.
Compétences techniques : Maîtrise de SQL et Python ; expérience en création et optimisation de modèles de données (dbt).
Expertise analytique et stratégique : Capacité à réaliser des EDA et transformer des données complexes en recommendations business impactantes ; maîtrise des indicateurs e-commerce (taux de conversion, LTV, churn, funnel de vente, etc.).
Communication et leadership : Capacité à vulgariser des concepts techniques et à convaincre différents interlocuteurs. Bilingue français - anglais.