Senior Data Analyst

Chez Skello, nous avons la conviction que la donnée est un levier très puissant de croissance et de structuration.

Pour en tirer pleinement parti, notre vision repose sur 3 piliers fondamentaux :

1. Garantir la qualité de la donnée
2. Développer l'expertise analytique au plus près des métiers
3. Pousser l'innovation (Machine Learning, IA générative)

Les rôles au sein de l'équipe ne sont pas cloisonnés et chacun a l'opportunité de monter en compétences sur tous les aspects du cycle de la data.

L'équipe s'organise ainsi :

• Structure de l'équipe Analytics : Dirigée par notre VP Product & Data (Ariane), l'équipe est actuellement composée de Delphine (Lead Data Analyst), de 2 Data Analysts et d'une personne en stage.
• Synergie Engineering : Nous collaborons en alignement étroit avec l'équipe Data Engineering (rattachée au CTO), qui gère l'ingestion de la donnée ainsi que la robustesse de notre socle technique (AWS, Stitch, Airbyte, Airflow, Snowflake).

Nous utilisons une data stack moderne et performante :

• Snowflake (data lake et data warehouse)
• ETL via dbt avec du versioning sur GitHub et un scheduling via Airflow
• Looker (dashboards)
• Utilisation d’une licence Claude

Nous recrutons un Senior Data Analyst pour renforcer l'équipe sur plusieurs dimensions : capacité à challenger les besoins métier, à structurer des analyses complexes de bout en bout, et à faire monter l'ensemble de l'équipe en exigence technique et méthodologique.

Tu reporteras directement à Delphine, Lead Data Analyst.

Tes missions principales s'articuleront autour de trois axes :

• Business Partnering & Analytics Avancé :
  • Être le point de contact privilégié et de confiance pour les différents métiers de Skello (Sales, Finance, Marketing, Produit, Ops...) afin de traduire leurs problématiques en solutions techniques et analytiques.
  • Proposer de nouveaux KPIs stratégiques et concevoir des dashboards de performance robustes et scalables sur Looker.
  • Réaliser des analyses ad-hoc poussées pour répondre à des questions business complexes et éclairer la prise de décision de l'entreprise.
• Modélisation & Optimisation de la Pipeline Data :
  • Maintenir, optimiser et faire évoluer notre pipeline d'ETL via dbt en connexion avec notre data warehouse Snowflake.
  • Concevoir de nouveaux modèles de données ou restructurer la codebase existante en appliquant les meilleures pratiques du marché (tests, documentation, qualité de code).
  • Collaborer activement avec les équipes techniques (Data Engineers, Devs) pour intégrer de manière fluide de nouvelles sources de données.
• Mentoring, Excellence et Innovation :
  • Faire office de référence technique au sein de l'équipe data analytics : transmettre tes connaissances, accompagner la montée en compétences des profils plus juniors (notamment le/la stagiaire) et insuffler une culture de la rigueur.
  • Explorer et mettre en pratique les outils et assistants data augmentés par l’IA (génération de documentation, agents analytiques, aide au requêtage) afin d'en faire un levier de productivité et d'innovation concret pour toute l'équipe.

• 4-7 ans en Data Analytics, idéalement SaaS B2B ou scale-up
• Tu as déjà accompagné plusieurs fonctions différentes au cours de ta carrière (Sales, Clients, Finance, Marketing, Produit, Ops..). Tu n'es pas un spécialiste d'un seul métier, tu sais t'adapter au vocabulaire et aux enjeux d'un nouveau domaine rapidement.
• Tu as déjà fait office de référence technique dans une équipe analytique, sans nécessairement avoir managé. Tu sais transmettre, faire monter en niveau, et tenir une exigence.
• SQL avancé : tu lis et écris du SQL complexe avec aisance, tu sais optimiser ce qui doit l'être.
• dbt en production : tu connais les bonnes pratiques de modélisation, tu as déjà contribué à refondre ou structurer une codebase dbt, tu sais documenter et tester. Notre stack s'appuie sur dbt et Snowflake.
• Looker (LookML) : tu sais structurer un projet LookML proprement. À défaut, expérience solide sur Tableau, Metabase, Lightdash ou équivalent, avec capacité à monter rapidement sur Looker.
• Connaissance de l'écosystème data moderne (Airflow, Airbyte, Snowflake).
• Curiosité ou expérience pratique sur les outils data augmentés par l'IA est un vrai plus (assistants de requêtage, génération de documentation, agents analytiques). Nous voulons faire de l'IA un levier de productivité concret pour l'équipe.
• Français et anglais courants sont obligatoires.

• Entretien RH avec une personne de l’équipe Talent Management
• Un entretien métier avec Delphine, Lead Data Analyst
• Un cas pratique, avec Delphine et Ariane, VP Product & Data
• Un dernier entretien avec Quitterie, notre CEO
• Un café / e-coffee fit avec un membre de l’équipe Data