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# Analytics Engineer H/F

- **Company:** Scale-up Saas Rh
- **Location:** Paris, France
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Airflow, Data Analysis, BigQuery, Software as a Service, SQL Databases
- **Published:** August 29, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/82753500.html

## About the Role

Profil recherchéExpérience confirmée en Analytics Engineering (dbt, SQL avancé, modélisation Kimball)À l'aise sur BigQuery et l'optimisation de requêtesVraie sensibilité business : capacité à dialoguer avec des interlocuteurs non techniques (Sales, Marketing, Finance) et à traduire des besoins métier en modèles de donnéesExpérience sur des sujets SaaS metrics (MRR, rétention, product usage) fortement appréciéeAutonomie et rapidité de prise en main : la mission démarre par une reprise de l'existant, pas par une conception from scratch, 1. Expérience confirmée en Analytics Engineering (dbt, SQL avancé, modélisation Kimball)

 2. À l'aise sur BigQuery et l'optimisation de requêtes
 3. Vraie sensibilité business : capacité à dialoguer avec des interlocuteurs non techniques (Sales, Marketing, Finance) et à traduire des besoins métier en modèles de données
 4. Expérience sur des sujets SaaS metrics (MRR, rétention, product usage) fortement appréciée
 5. Autonomie et rapidité de prise en main : la mission démarre par une reprise de l'existant, pas par une conception from scratch, SQL
Autonomie

## Description

Reprise en urgence du run data, actuellement assuré par un consultant sur le départ. Une passation de 3 jours est prévue avant son départ, fin de semaine prochaine. Démarrage ASAP si possible., Reprendre et fiabiliser le run data existant (modèles dbt, pipelines, dashboards en place)

 - Travailler en lien direct avec les équipes RevOps, Sales, Marketing et Finance sur les sujets MRR, revenue et métriques business
 - Produire des insights à partir de la donnée produit (product usage) pour accompagner les équipes Marketing
 - Assurer la fiabilité, la qualité et la documentation des modèles de données
 - Être l'interlocuteur technique de référence sur les sujets data au quotidien

Stack

 - dbt, SQL, BigQuery (GCP), Metabase
 - Environnement Airbyte / Dagster en place côté ingestion/orchestration


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