ANALYTICS ENGINEER (F/H)

Rejoignez une équipe au cœur de la transformation data du marketing et du digital !
Au sein de l’équipe Marketing Data de SNCF Connect, vous contribuerez à réinventer l’expérience client en exploitant la puissance des données.
Votre mission ? Structurer, fiabiliser et valoriser les données marketing et digitales (: acquisition, parcours client, conversion et usage des services digitaux.) pour éclairer les décisions, optimiser les performances et inspirer l’innovation.

Description de l'emploi

En collaboration étroite avec les Product Owners, Data Engineers et métiers, vous serez le pont entre la technique et le business, garant de la qualité, de la cohérence et de l’impact des données.

1. Piloter la vision data des produits marketing et digitaux

• Cadrer et définir les besoins data en partenariat avec les Product Owners et le Product Manager Data, pour des solutions robustes, scalables et alignées sur les enjeux métier.

• Analyser et challenger les données disponibles (tracking, CRM, campagnes, etc.) pour en révéler le potentiel et les limites, et orienter la feuille de route produit.

• Formaliser et valider les KPI clés, en garantissant leur cohérence technique et fonctionnelle pour un pilotage précis des performances.

2. Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques d’excellence

• Transformer les données brutes en datasets fiables et exploitables, au service des équipes marketing, digitales et métiers.

• Garantir la qualité des règles métier, la clarté du naming et la documentation pour une réutilisabilité maximale.

• Innover en proposant des modèles modulaires et évolutifs, adaptés à des usages multiples et durables.

3. Assurer la qualité, la validation et la fiabilité des données

• Définir et appliquer des contrôles de qualité (cohérence, fraîcheur, complétude) pour des données irréprochables.

• Valider les livraisons des Data Engineers et arbitrer les écarts avec les parties prenantes.

• Résoudre les incidents data en identifiant les causes racines et en proposant des solutions correctives et préventives.

4. Collaborer avec les Data Engineers pour des solutions techniques optimisées

• Traduire les besoins métier complexes en exigences data claires et actionnables.

• Challenger les choix d’architecture des pipelines pour en maximiser la qualité, la maintenabilité et la réutilisabilité.

• Sécuriser l’alignement entre les attentes métier, la conception data et les livrables finaux.

5. Promouvoir la gouvernance, la documentation et la traçabilité

• Documenter les modèles, règles métier et KPI pour une transparence totale envers les équipes utilisatrices.

• Collaborer avec les Data Domain Owners et les équipes Gouvernance pour qualifier et valoriser les données dans le Data Catalog.

• Contribuer à l’amélioration continue des standards de documentation et de gouvernance.

6. Structurer et diffuser les bonnes pratiques analytics

• Définir et promouvoir les conventions de modélisation, de tests et de nommage (SQL, dbt) au sein de l’équipe.

• Accompagner la montée en compétence des équipes sur les pratiques d’Analytics Engineering.

• Partager les standards et bonnes pratiques au-delà de votre périmètre, pour une culture data unifiée.

Profil Recherché

• Diplôme : Bac+5 en data, informatique, statistiques ou équivalent

• Expérience en Analytics Engineering / Data Analysis avancée. Une expérience sur des sujets marketing / digitaux est appréciée.

Compétences métiers/techniques indispensables :

• Modélisation de données

• SQL avancé

• Maîtrise avancée de la transformation de données (incl. dbt), avec capacité à structurer les pratiques de modélisation, de tests et de documentation dans un contexte de montée en maturité

• Exploration et analyse de données

• Data quality & validation

Compétences appréciées :

• Gouvernance des données (qualité, documentation, lineage)

• Structuration et ownership des KPI marketing

• Standardisation des pratiques analytics (modélisation, tests, documentation)

• Python (niveau intermédiaire : data manipulation, analyse, automatisation)

Part variable

Fourchette de salaire