Analytics Engineer

Ton rôle :

En tant qu’Analytics Engineer, tu joues un rôle central dans la structuration et la valorisation de la donnée chez Tomorro. Intégré·e à la squad Platform, tu contribues à la construction et à l’évolution d’une data stack moderne, fiable et scalable, au service de l’ensemble des équipes de l’entreprise.

À l’interface entre l’ingénierie, l’analytics et les enjeux business, ta mission est de transformer des données brutes en modèles analytiques robustes, des KPI de référence et une couche sémantique pérenne, afin de permettre une prise de décision cohérente, data‑driven et orientée performance.

Tes missions :

• Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques robustes
• Développer et opérer les pipelines d’ingestion et de transformation
• Définir et documenter les KPI et métriques métiers partagés
• Construire et faire évoluer la couche sémantique
• Garantir la qualité et la fiabilité des données exposées
• Collaborer avec les équipes Produit, Ops et Business pour répondre à leurs besoins data

Ton impact :

Après 6 mois

• Autonomie complète sur le modèle de données Tomorro
• Autonomie sur les pipelines d’ingestion (Airbyte, Segment, code custom)
• Autonomie sur les transformations de données (dbt)
• Capacité à opérer et maintenir l’ensemble du data stack de bout en bout (ingestion, transformation, exposition)
• Première version de la couche sémantique déployée
• Valeur démontrée et livrée auprès des équipes Produit et Ops

Après 12 mois

• Améliorations structurantes et mesurables apportées au data stack
• Intégration de la GenAI dans le quotidien de l’Analytics Engineer
• Couche sémantique pleinement fonctionnelle, alimentant des outils analytiques et IA (Hex, Sigma, etc)

Ton profil :

Même si nous savons que le profil parfait n’existe pas, voici à quoi il ressemblerait :

• 4 ans ou plus d’expérience en data engineering, analytics engineering ou domaine proche
• Excellentes bases en modélisation de données
• Forte capacité d’analyse orientée enjeux business
• Expérience de l’utilisation de la GenAI pour améliorer la productivité d’un Analytics Engineer
• Autonomie dans la conduite d’analyses data de bout en bout , jusqu’à la production de KPI robustes et exploitables
• Très bonne maîtrise de dbt , avec une expérience concrète en environnement de production (tests, documentation, CI)
• Solides compétences en Python
• Capacité à traduire des besoins business en métriques fiables et en couches sémantiques, avec une communication claire auprès de parties prenantes non techniques

Ce que l'on peut t'offrir ?

• Un environnement scale‑up en forte croissance
• Un produit à fort impact SaaS B2B
• Une culture forte, basée sur la simplicité, la collaboration et l’ownership
• De vraies opportunités d’apprentissage et d’évolution
• Un cadre de travail flexible

Nous privilégions le présentiel pour favoriser la collaboration et la cohésion d'équipe, le télétravail reste possible 1 à 2 jours par semaine.