> Markdown version of [/jobs/ext/4008172-data-analyst](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4008172-data-analyst). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md).

---

# Data Analyst

- **Company:** Stoïk
- **Location:** Paris, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, PostgreSQL, Raw Data, Power BI, SQL Databases, Tableau (Software)
- **Published:** October 29, 2026
- **Apply:** https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/stoik/jobs/data-analyst_paris_STOK_qZ9AJRg

## About the Role

Sur le plan technique, nous recherchons un ou une Data Analyst avec :

 * Une solide maîtrise du SQL (indispensable). Une expérience de PostgreSQL en particulier est un plus, puisque c'est là que s'effectue l'essentiel de nos transformations de données.
 * Une pratique de la construction de graphiques et de visualisations avec des outils comme Metabase, Tableau, Power BI ou équivalent. Au-delà de la maîtrise d'un logiciel précis, nous cherchons une bonne compréhension de la manière de présenter des chiffres.
 * L'envie d'automatiser une partie de son propre travail à l'aide d'outils d'IA.
 * Une expérience préalable des outils d'analytics produit web, comme PostHog, est un plus.

Processus de recrutement

 1. Un premier entretien de découverte
 2. Un test technique à réaliser chez vous
 3. Un second entretien pour échanger sur les résultats du test
 4. Un échange avec les fondateurs

## Description

Nous recherchons un ou une Data Analyst pour rejoindre notre équipe data. Le cœur du poste consiste à créer et à maintenir les graphiques, les chiffres et les rapports qui décrivent l'activité de l'entreprise.

 * En tant que startup en forte croissance, Stoïk ajuste en permanence sa stratégie commerciale au rythme du lancement de nouveaux produits et de l'ouverture de nouveaux marchés. Les nouvelles fonctionnalités de notre logiciel ont besoin d'indicateurs pour être évaluées. L'analyse de données est donc nécessaire aussi bien pour mesurer le succès du plan en cours que pour préparer le suivant.
 * Parce qu'elle commercialise des contrats d'assurance, l'entreprise doit suivre son portefeuille afin d'ajuster sa souscription. L'assurance est un produit atypique : le prix facturé est connu d'avance, mais pas le coût pour l'assureur. Un reporting détaillé est donc indispensable pour suivre d'un côté les primes, de l'autre les sinistres., * Échanger avec les autres équipes, en particulier les équipes produit, opérations, finance et customer success, pour identifier les indicateurs qu'elles ont besoin de suivre. Cela suppose de comprendre nos processus produit, commerciaux et assurantiels.
 * Écrire les transformations nécessaires au calcul de ces indicateurs à partir de nos données brutes. La fiabilité est primordiale. Ces calculs tournant régulièrement, les autres membres de l'équipe data vous aideront à traiter les enjeux d'optimisation.
 * Choisir, pour chaque grandeur, les chiffres et les visualisations les plus adaptés. Une donnée n'est éclairante que si elle est présentée avec clarté, et un graphique compréhensible d'un seul coup d'œil fait toute la différence.
 * Travailler sur les droits d'accès aux données, afin que chacun dispose des informations dont il a besoin tout en limitant l'exposition inutile aux données sensibles.
 * Accompagner les utilisateurs avancés pour qu'ils construisent leurs propres tableaux de bord en s'appuyant sur le travail de l'équipe data.