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# Analytics Engineer confirmé

- **Company:** Corail Analytics
- **Location:** Paris, France (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Data Analysis, BigQuery, Software as a Service, Data Warehousing, Dimensional Modeling, Fraud Prevention and Detection, Python (Programming Language), Raw Data, Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Snowflake, Generative AI, Git, Data Analytics, Hubspot, Zendesk, Looker Analytics
- **Published:** November 3, 2026
- **Apply:** https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/corail-analaytics/jobs/f8910430-6d2a-4b5f-8d2d-72c89d1ac0d3

## About the Role

* 4 à 6 ans d'expérience en Analytics Engineering, Data Analytics ou BI.
 * dbt en production : modélisation, tests, documentation.
 * SQL avancé et modélisation dimensionnelle.
 * Omni ou Looker en production, ou Power BI, Tableau, Hex en production.
 * Un data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake, MotherDuck ou Redshift) et Git.
 * Expérience de la définition de KPI avec des équipes métier.
 * Aisance à l'oral pour animer un atelier ou une formation.

Apprécié :

 * Omni et Power BI tous les deux, ou une certification dbt, Omni ou Looker.
 * Une expérience de l'IA générative appliquée à la donnée (text-to-SQL, assistants d'analyse).
 * La maîtrise d'au moins un domaine métier, démontrée sur des cas concrets : product analytics, funnel marketing et attribution, pilotage financier, détection de fraude, supply chain ou pricing.
 * Python, un orchestrateur (Kestra, Airflow).
 * Une première expérience en agence ou en ESN.

Ce qui fera la différence :

 * Vous posez la question « pour décider quoi ? » avant d'ouvrir l'éditeur SQL.
 * Vous savez résumer un sujet complexe en 3 points pour un directeur métier.
 * Vous aimez transmettre et voir une équipe cliente devenir autonome.
 * Vous avez envie de contribuer à la construction de l'agence

## Description

Vous faites le lien entre les données brutes et les décisions des métiers. Vous recueillez les besoins, définissez les KPI avec les équipes, construisez les modèles dbt et la couche sémantique, puis formez les utilisateurs pour qu'ils deviennent autonomes.

Exemples de mission menées par des Analytics Engineer chez Corail Analytics :

 * Blank (néobanque pour professionnels) : un Analytics Engineer intégré à l'équipe data pendant 5 mois. Migration de la modélisation d'AWS DataBrew vers dbt, unification de 4 sources (plateforme, core banking, HubSpot, Zendesk), puis 4 dashboards pour le CODIR, les Ops et la Conformité.
 * Kolecto (SaaS de gestion pour TPE et PME) : structuration du product analytics. Fiabilisation du tracking, modélisation dbt, glossaire commun aux équipes Produit, Growth, Marketing et Sales, et 4 dashboards suivis par 12 à 33 utilisateurs actifs chacun.
 * Cartier : pilotage unifié des coûts et du ROI marketing par pays, avec Looker, dbt et GCP.
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 * Animer des ateliers avec les équipes métier (marketing, produit, finance, ventes) pour définir des KPI partagés et arbitrer les définitions.
 * Modéliser les données dans dbt : couches de transformation, tests, documentation.
 * Construire la couche sémantique et les dashboards dans Omni, Looker ou autre outil de BI
 * Former les équipes clientes : administrateurs, développeurs et utilisateurs métier.

 * Restituer des analyses aux décideurs et recommander des actions.
 * Accompagner les nouveaux clients Omni lors de leur prise en main de l'outil (formations, sessions de co-développement, débogage).