Lead Analytics Engineer (H-F)

En tant qu’Analytics Engineer, tu interviens sur des problématiques à la croisée de la data science, de la data analyse et de la data ingénierie et ton rôle est de mettre en place pour nos clients ou nos besoins internes des datasets pertinents : bien modélisés, documentés, fiables en termes de qualité et de disponibilité, répondant aux besoins des usages ultérieurs.

En tant que lead, tu portes une expertise et la fait rayonner au sein du cabinet et à l’extérieur et participe à la formalisation d’offres sur la base de ton expertise.

Pour cela, tu interviens à différents stades des projets :

• Analyse des besoins d’accès aux données, en collaboration avec les utilisateurs business, data analysts et dataviz engineers

• Mise en place des flux et modèles de données, en se basant sur des stacks data modernes (SQL, dbt, outils ELTs, GCP/Azure/AWS/Snowflake, …)

• Exposition des données dans les outils BI & visualisation

• Maintenance des pipelines et mise en place d'alertes & tests de qualité de données

Quelques exemples de missions à titre d’illustration :

• Construction d’une Customer Data Platform pour un grand retailer (8 marques / 30+ pays)

• Migration d’une large infrastructure de dashboards basés sur un stack Supermetrics vers un stack Adverity+BigQuery

• Mise en place d’outils de pilotage de bout en bout pour plusieurs startups en forte croissance

•
Packaging d’outils internes sur l’attribution custom

…

Polyvalent·e, tu as à cœur de comprendre les besoins de tes interlocuteurs pour les traduire en structures de données exploitables et de bonne qualité. Tu sais travailler en autonomie sur tes missions et tu as le souhait d’accompagner et faire progresser des consultant·e·s plus jeunes sur ton expertise et sur les stacks data modernes.

Issu·e d’une grande école de commerce, d’ingénieurs ou équivalent, tu disposes d’au moins 5 années d’expérience professionnelle.

Tu maîtrises les technologies/outils/environnements suivants:

-GCP / Microsoft Azure / AWS

-Snowflake

-Python & SQL

-Airflow / DBT

-Git

Tu as de bonnes capacités d’analyse et sais gérer un projet analytique de bout en bout en faisant preuve d’autonomie et de rigueur. Tu as déjà été amené à travailler/ tu souhaites travailler sur des problématiques de data marketing et tu as déjà eu des expériences/ tu souhaites travailler dans le monde du conseil.

Langues parlées: Français/Anglais

Processus de recrutement en 3 étapes incluant une étude de cas

Le groupe Cosmo5 inscrit la diversité et la mixité durant tout son processus de recrutement afin de garantir un environnement de travail accessible à toutes et tous.

M13h est une équipe de consultant·e·s passionné·e·s au service de la performance business & marketing des entreprises.

Le cabinet allie vision Stratégique et expertises Data, Marketing & Technologies pour accélérer la transformation de leaders de leur secteur vers un pilotage data-driven.

Nous maîtrisons toute la chaîne de valeur de la data et aidons des marques comme LVMH, FDJ, Salomon, Clarins, … à accroître leurs performances, au travers de missions variées :

• Stratégie Data: définir sa stratégie, ses cas d’usage data et le socle technologique pour la déployer

• Adtech & Martech : mettre en place les technologies permettant de collecter et exploiter la donnée (analyse, activation marketing, connaissance client…)

• Customer experience : optimiser les parcours client et améliorer les taux de conversion

• Privacy: s’adapter aux évolutions technologiques et règlementaires tout en développant ses performances marketing

• Modern Data Platforms : construire des plateformes de données sur le cloud en utilisant la puissance des moderns data stacks

• Advanced Insights : tirer profit des données pour prendre des décisions éclairées (dashboards, data analyse, data science, modélisation avancée, …)

M13h est membre du Groupe Cosmo5 et met ses compétences data au profit de plus de 1 300 experts multidisciplinaires dans plus de 20 pays. Le tout en restant une structure à taille humaine où il fait bon travailler.

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