Lead Data Analyst

Skello
Paris, France
2 months ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
French, English
Experience level
Senior

Job location

Paris, France

Tech stack

Artificial Intelligence
Data analysis
Data Governance
Data Visualization
Data Warehousing
R
Python
Machine Learning
Raw Data
Power BI
SQL Databases
Tableau
Snowflake
Data Analytics
Real Time Data
Looker Analytics

Job description

En tant que Lead Data Analyst chez Skello, vous jouerez un rôle clé en apportant des insights précieux pour prendre des décisions business stratégiques, améliorer nos produits et services tout en soutenant nos équipes opérationnelles. Vous travaillerez directement avec une équipe de trois autres Data Analysts (2 CDI et un stage), et serez responsable de la production de données fiables et actionnables pour l'ensemble de l'entreprise., Analyse de données & Insights stratégiques : Réaliser des analyses complexes et fournir des insights exploitables pour aider à la prise de décisions stratégiques (business et produit). Collaborer avec les parties prenantes pour identifier les besoins en données et y répondre de manière efficace.

  • Gestion de projets : Diriger des projets data à fort impact pour l'entreprise, tels que la prédiction de churn, la segmentation des clients, et la création de tableaux de bord. Collaborer avec les équipes métier pour traduire les données en initiatives stratégiques.

  • Gouvernance & qualité des données : Assurer la qualité et l'accessibilité des données dans notre data warehouse Snowflake et soutenir la mise en place de politiques de gouvernance des données pour maintenir l'intégrité des systèmes.

  • Visualisation des données : Créer et gérer des dashboards sur Looker pour permettre aux équipes métiers d'accéder facilement aux données en temps réel. Veiller au respect des meilleures pratiques de visualisation des données.

  • Mentorat : Gérer et encadrer les Data Analysts plus juniors, les aider à développer leurs compétences et à accroître leur impact au sein de l'équipe.

  • Collaboration : Travailler étroitement avec les équipes produit, business et tech pour favoriser l'adoption des pratiques data et veiller à ce que les insights générés soient utilisés de manière optimale., Processus de recrutement

  • Entretien découverte avec Maria, notre Lead Talent Acquisition Manager.

  • Entretien technique avec Jason & Mariyem (Data Analysts)

  • Entretien métier avec Ariane, VP Product

  • Entretien team fit avec Edgar, Data Engineer

  • Entretien vision avec Quitterie, notre CEO

  • Prise de référence, rencontre avec l'équipe et offre.

Bénéfices

Nous croyons au bien-être et à l'épanouissement de nos collaborateurs au travail.

Requirements

Nous recherchons une personne capable de combiner expertise technique et sens du business, bonne communicante et ayant une expérience dans un environnement de scale-up en forte croissance.

  • Formation : Bac+5 en Data Science, Mathématiques appliquées, Statistiques, ou domaine similaire.

  • Expérience technique : Minimum 5 ans d'expérience en analyse de données, avec une expertise modélisation de données, en traitement de données complexes et en utilisation d'outils analytiques avancés (SQL, Python, R, outils BI tels que dbt, Snowflake, Tableau, Power BI, etc.).

  • Compétences analytiques : Forte capacité à travailler avec des données brutes, créer des modèles prédictifs et effectuer des analyses exploratoires pour extraire des insights précieux à destinations des équipes métiers.

  • Communication : Capacité à communiquer de manière claire et pédagogique avec des équipes non techniques, en simplifiant des concepts complexes et en apportant des recommandations stratégiques.

  • Autonomie, proactivité & esprit d'équipe : Vous aimez travailler de manière autonome tout en étant un réel moteur pour l'équipe, en apportant votre expertise pour résoudre les défis complexes. Vous avez une capacité à anticiper les besoins métiers et à fournir des insights avant même d'être sollicitée.

  • Anglais : Maîtrise de l'anglais professionnel, à l'aise dans un environnement international.

  • Veille technologique : Rester à jour sur les dernières tendances et outils en data analytics et intelligence artificielle pour améliorer nos pratiques.

Les plus :

Expérience en Machine Learning et analyses prédictives.

Expérience en mentorat ou gestion d'équipe.

Expérience en data évangélisation : former les équipes à l'utilisation des données dans leurs processus décisionnels.

Benefits & conditions

Huit jours de RTT en plus des cinq semaines de congés payés

  • Une carte de tickets-restaurants (Swile)

  • Un budget d'installation de 150 euros pour bien travailler depuis chez toi

  • Un forfait mobilité durable cumulable avec la prise en charge des frais de transport en commun (50%)

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