Analytics Engineer (H/F) Freelance

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH

Description

Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques Stratégiques

Au sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales).

Est-ce votre prochain emploi ? Lisez la description complète ci-dessous pour le savoir, et n'hésitez pas à envoyer votre candidature.

Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables.

Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product Analytics

Rattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation :

1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) :

Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball.

Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews).

2. Optimisation & Performance BigQuery :

Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides.

Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery).

3. BI, Data Analysis & Impact Business :

Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers.

Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth.

4. Gouvernance & Métriques :

Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données.

Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).

Environnement Technique & Compétences Clés

Domaine Niveau attendu Stack & Outils

Transformation / Modélisation Expert (Must-have) dbt (2 à 3 ans min. : tests, macros, architecture), SQL Avancé, Modélisation Kimball.

Cloud Data Warehouse Expert (Must-have) GCP (BigQuery) : optimisation de requêtes, finOps et gestion des coûts.

Restitution / Data Analysis Maitrise (Must-have) Metabase (Dashboards, requêtage), analyses produit (Cohort, Funnel, LTV).

DevOps & Versioning Maitrise (Must-have) Git, pipelines CI/CD appliqués à la Data.

Orchestration & Data Ops Nice-to-have Dagster, Airbyte, Datahub, Python.

Le Profil Recherché : L'Architecte des Données Métiers

Formation & Expérience : Diplômé(e) d'un Bac+5 (École d'Ingénieurs, Master 2 informatique/Data), vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience globale en Data, dont une pratique intensive et avérée de dbt en production.

Soft Skills :

Sensibilité Business : Capacité à dialoguer directement avec des interlocuteurs exigeants (Comex, Finance, Growth) pour traduire un besoin métier complexe en métriques claires.

Rigueur d'ingénierie : Attachement aux bonnes pratiques de développement (code propre, documenté, testé et réutilisable). xgjwbzu

Autonomie, esprit d'initiative et orientation vers l'impact business.